【leetCode】3_无重复的最长子串

本文深入探讨了求解字符串中最长无重复字符子串长度的算法实现,通过一个具体的Java类`Solution`展示了如何使用布尔数组跟踪字符出现状态,并在遍历字符串过程中动态更新最长子串长度。算法巧妙地处理了重复字符出现时的状态重置和子串长度计算,为解决类似问题提供了清晰的思路。

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

class Solution {
    boolean[] alpha = new boolean[257];
    public void resetAlpha(){
        for (int i = 0; i < 257; i ++){
            alpha[i] = false;
        }
    }
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        resetAlpha();
        int maxLength = 0, tLength = 0;
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); i ++){
            if (alpha[s.charAt(i)] == false){
                alpha[s.charAt(i)] = true;
                tLength += 1;
            }
            else{
                if (tLength > maxLength){
                    maxLength = tLength;
                }

                resetAlpha();
                tLength = 1;
                alpha[s.charAt(i)] = true;
                for (int j = -1; j > - 24; j --){
                    if(s.charAt(i + j) != s.charAt(i)){
                        alpha[s.charAt(i + j)] = true;
                        tLength += 1;
                    }
                    else
                        break;
                }
            }
        }
        if (tLength > maxLength){
            maxLength = tLength;
        }
        return maxLength;
    }
}

 

### LeetCode &#39;无重复字符的长子&#39; 的 Python 实现 此问题的目标是从给定字符中找到不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 `&#39;c&#39;` 之前未检测到重复,此时 `max_length=3` - 发现有重复字符 `&#39;a&#39;` 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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