LeetCode—无重复字符的最长子串

这篇博客讨论了如何解决寻找字符串中最长无重复字符子串的问题。作者首先尝试了递归方法,但发现效率低下。然后,通过使用列表和切片实现了优化,大大提高了运行时间。博客中强调了处理空字符串和全空格字符串的特殊情况,并提供了两种不同的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:

给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

思路:建一个队列,将字符放入,要放入的字符与在队列中的字符进行比较,如果没有重复就放入,如果有重复,就弹出队列中的字符后再放入,每次放入前都要记录队列的长度。直至字符串的字符全部放入。注意,弹出是要将重复字符弹出为止,而不是只弹出重复字符 。重复字符前的字符也要弹出。(当然顺序队列必须一个一个的弹出)如下简图:b进,而已经在队列中的a,b出

 第一次写弄了一个递归,代码:

class Solution:
    def zuidazichuan(self,s,long):
        a=[]
        for i in s:
            if i not in a:
                a.append(i)
            else:
                s=s[s.index(i)+1:]
                return self.zuidazichuan(s,long)
            if long < len(a):
                long = len(a)

        return long
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        long=0
        a=self.zuidazichuan(s,long)
        return a



    

 是对字符串s 进行切片,效果十分差。

第二次在第一次上简单更改:

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        a = []
        long=[]
        if len(s)>0:
            for i in s:
                    if i in a:
                        long.append(len(a))
                        a = a[a.index(i) + 1:]
                        a.append(i)
                    else:
                        a.append(i)
                        long.append(len(a))
        else:
            long.append(0)
        return max(long)

我使用了列表+切片的操作替代了队列的功能

在运行时间上有了极大的提升。

空字符串以及字符串为空格的情况是容易被忽略的

### LeetCode '无重复字符长子' 的 Python 实现 此问题的目标是从给定字符中找到包含任何重复字符的长子长度。以下是基于滑动窗口算法的一种高效解决方案。 #### 方法概述 通过维护一个动态窗口来跟踪当前无重复字符的子范围,可以有效地解决该问题。具体来说,利用哈希表记录每个字符近一次出现的位置,并调整窗口左边界以排除重复项。 #### 代码实现 以下是一个标准的 Python 解决方案: ```python def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int: char_index_map = {} # 存储字符及其新索引位置 max_length = 0 # 记录大子长度 start = 0 # 当前窗口起始位置 for i, char in enumerate(s): # 遍历字符 if char in char_index_map and char_index_map[char] >= start: # 如果发现重复字符,则更新窗口起点 start = char_index_map[char] + 1 char_index_map[char] = i # 更新或新增字符对应的索引 current_length = i - start + 1 # 当前窗口大小 max_length = max(max_length, current_length) # 更新大长度 return max_length ``` 上述代码的核心逻辑在于使用 `char_index_map` 来存储已访问过的字符以及它们后出现的位置[^1]。当遇到重复字符时,重新计算窗口的起始点并继续扩展窗口直到遍历结束[^2]。 对于输入 `"abcabcbb"`,执行过程如下: - 初始状态:`start=0`, `max_length=0` - 处理到第3个字符 `'c'` 之前未检测到重复,此时 `max_length=3` - 发现有重复字符 `'a'` 后移动窗口左侧至新位置,终返回结果为 `3`. 同样地,在处理像 `"bbbbb"` 这样的极端情况时也能正确得出答案为 `1`[^4]. #### 时间复杂度与空间复杂度分析 时间复杂度 O(n),其中 n 是字符长度;因为每个字符多被访问两次——加入和移除窗口各一次。 空间复杂度 O(min(m,n)) ,m 表示 ASCII 字符集大小 (通常固定为128), 而 n 取决于实际输入字符长度[^5]. ---
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