/*LeetCode*/ - 3. (M)Longest Substring Without Repeating Characters

本文介绍了一种算法,用于找出给定字符串中最长的不含重复字符的子串长度。通过逐步向右扩展子串直至遇到重复字符,并记录最长子串长度的方法实现。
1. 题目解析:
    找到给定字符串S的不包含重复字符的最大子串的长度
2. 解题思路:
   从左往右截取子串,直到遇到重复字符时停止,记录更新最长子串的长度,记录截取子串中与当前重复的那个字符的位置,由于是该字符导致继续往前截取的子串包含重复,因此下次截取子串从该位置开始。直到遍历至剩下的子串长度小于当前记录的最大长度
3. 代码:
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int maxLen=0;
        int startIndex=0;
        int end=1;
        String cuString="";
        //停止条件:剩下的子串长度小于当前记录的最大长度
        while( (startIndex+maxLen) < s.length() ){
            cuString=s.substring(startIndex,end);
            //向右直到遇到重复子串
            while( end<s.length() && 
                    !cuString.contains( s.substring(end,end+1) ) ){
                cuString=cuString.concat(s.substring(end,end+1));
                end+=1;
            }
            if( cuString.length() > maxLen ){maxLen=cuString.length();}
            if (end>=s.length()) {
                break;
            }
            //下次的左起点是当前导致重复的字符的下一个字符
            startIndex=startIndex+cuString.indexOf( s.substring(end,end+1) )+1;
        }
        return maxLen;
    }

使用哈希集合实现无重复字符的最长子串功能的 Java 代码通常采用滑动窗口的算法思想,以下结合代码详细分析其原理: ```java class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { // 哈希集合,记录每个字符是否出现过 Set<Character> occ = new HashSet<Character>(); int n = s.length(); // 右指针,初始值为 -1,相当于在字符串的左边界的左侧,还没有开始移动 int rk = -1; int ans = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (i != 0) { // 左指针向右移动一格,移除一个字符 occ.remove(s.charAt(i - 1)); } while (rk + 1 < n && !occ.contains(s.charAt(rk + 1))) { // 不断地移动右指针 occ.add(s.charAt(rk + 1)); ++rk; } // 第 i 到 rk 个字符是一个极长的无重复字符子串 ans = Math.max(ans, rk - i + 1); } return ans; } } ``` ### 代码原理分析 1. **初始化**: - 创建一个 `HashSet` 类型的 `occ` 集合,用于存储当前滑动窗口内的字符,以此判断字符是否重复。 - 变量 `n` 记录字符串 `s` 的长度。 - 右指针 `rk` 初始化为 -1,表示还未开始移动。 - 变量 `ans` 用于记录最长无重复字符子串的长度,初始化为 0。 2. **左指针移动**: - 通过 `for` 循环遍历字符串,`i` 作为左指针。 - 当 `i` 不为 0 时,意味着左指针向右移动了一格,此时需要将左指针之前指向的字符从 `occ` 集合中移除,以保证集合中存储的是当前滑动窗口内的字符。 3. **右指针移动**: - 使用 `while` 循环不断移动右指针 `rk`,只要 `rk + 1` 不越界且 `occ` 集合中不包含 `s.charAt(rk + 1)`,就将该字符添加到 `occ` 集合中,并将 `rk` 右移一位。 4. **更新最长子串长度**: - 在每次移动右指针结束后,计算当前滑动窗口的长度 `rk - i + 1`,并与 `ans` 比较,取最大值更新 `ans`。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n)$,其中 $n$ 是字符串的长度。左指针和右指针分别最多遍历一次字符串。 - **空间复杂度**:$O(|\Sigma|)$,其中 $\Sigma$ 表示字符集(即字符串中可以出现的字符),$|\Sigma|$ 表示字符集的大小。
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