Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.
Examples:
Given "abcabcbb", the answer is "abc",
which the length is 3.
Given "bbbbb", the answer is "b",
with the length of 1.
Given "pwwkew", the answer is "wke",
with the length of 3. Note that the answer must be a substring, "pwke" is
a subsequence and not a substring.
之前的方法是依次算出下标0~s.size()开始的符合条件的最大窗口长度,返回其中最大的,效率太低。
看了discuss后,照着大神的思路学习了一个,不再依次计算所有元素开头的情况,而是每次从重复的地方开始计算符合条件的最大窗口长度。
思路如下:
- 建立字典dict记录字符在s中出现的位置,用-1初始化,用begin表示窗口开始位置
- 遍历s,如果dict中没有当前字符或者当前字符未在当前窗口出现过,begin不变,否则更新为dict中记录的位置,即将begin更新为max((dict[s[i]] + 1, begin))
- 每次循环都要更新dict和maxlen
- 返回结果
之前的代码:
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s)
{
int maxlen = 0;
int len = 0;
int begin = 0;
int end = 0;
unordered_map<int, int> dict;
while (end < s.size())
{
while (dict[s[end]] == 0 && end < s.size())
{
++dict[s[end]];
++end;
++len;
}
maxlen = max(maxlen, len);
if (end < s.size())
{
--dict[s[begin]];
++begin;
--len;
}
}
return maxlen;
}
};
效率更高的代码:
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s)
{
vector<int> dict(256, -1);
int maxlen = 0;
int begin = 0;
for (int i = 0; i < s.size(); ++i)
{
begin = max(dict[s[i]] + 1, begin);
dict[s[i]] = i;
maxlen = max(maxlen, i - begin + 1);
}
return maxlen;
}
};

本文介绍了一种高效算法来解决寻找字符串中最长无重复字符子串的问题,并提供了两种实现方式,一种是逐个检查每个可能的子串,另一种则是通过优化只检查必要的部分。
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