Leetcode 3 无重复字符的最长子串

题目本身不难,思路很清晰,重点是记录下自己代码优化的思考过程

我一开始用的双重循环版,提交后提示栈缓冲区溢出,原因不明

int lengthOfLongestSubstring(string s) 
{
    int maxLength = 1, len;
	set<char> se;
	for (int i = 0;i < s.length()-1;i++)
	{
		se.clear();
		se.insert(s[i]);
		len = 1;
		for (int j = i+1;j < s.length();j++)
		{
			if (se.find(s[j]) == se.end())
			{
				se.insert(s[j]);
				len++;
			}
			else
			{
				break;
			}
		}
		if (maxLength < len)
			maxLength = len;
	}
	return maxLength;
}

无奈,改成一重循环,提交

int lengthOfLongestSubstring(string s)
{
	int maxLength = 0, len = 0, nextIndex=1;
	set<char> se;
	for (int i = 0;i < s.length();i++)
	{
		if (se.find(s[i]) == se.end())
		{
			se.insert(s[i]);
			len++;
			if (len > maxLength)
				maxLength = len;
		}
		else
		{
			i = nextIndex;
			nextIndex++;
			se.clear();
			se.insert(s[i]);
			len = 1;
		}
	}
	return maxLength;
}

代码成功,但是,

这数字有点惊心动魄,不太可思议,特别是内存占用。

后经百度发现,stl的set等容器在执行clear后内存并不会释放,只会越来越大

好吧,我改成哈希

int lengthOfLongestSubstring(string s)
{
	int maxLength = 0, len = 0, nextIndex = 1;
	bool book[128];
	memset(book, false, 128);
	for (int i = 0;i < s.length();i++)
	{
		if (book[s[i]] == false)
		{
			len++;
			if (len > maxLength)
				maxLength = len;
		}
		else
		{
			i = nextIndex;
			nextIndex++;
			memset(book, false, 128);
			len = 1;
		}
		book[s[i]] = true;
	}
	return maxLength;
}

代码成功,

但是似乎速度也不算很快,让我学习下题解,改造一下

int lengthOfLongestSubstring(string s)
{
	int maxLength = 0, start = 0;
	int book[128];
	memset(book, -1, sizeof(book));
	for (int i = 0;i < s.length();i++)
	{
		if (book[s[i]] >= start)
		{
			start = book[s[i]]+1;
		}
		book[s[i]] = i;
		maxLength = max(maxLength, i - start+1);
	}
	return maxLength;
}

思路,哈希表的键代表字符,值代表下标,仿照“滑动窗口”,start代表开始位置,i代表结束位置

if那里比较难理解,因为start代表开始位置,初值是0而哈希的键初值为-1,所以一开始时,所有字符在哈希里的下标是在start前面的,那么在后面的赋值中,会被“挪到”start后面来,那么在第二次得到相同的字符时,就知道该字符的下标是在start后面。start往后移动之后,i如果碰到了以前出现过或没出现的数,无非还是两种情况,在start前面和后面。在前面就看作是新出现的数,在start后面那肯定是第二次出现的数了。

 

 

这里有个很有意思的地方。我一开始的代码是memset(book, -1, 128);

后来发现自己的IDE输出对了而OJ输出是0,思前想后,百度了半天没找到毛病

后来改成memset(book, -1, sizeof(book));就没问题了。原因不明,希望日后能了解

### LeetCode &#39;无重复字符长子&#39; 的 Python 实现 此问题的目标是从给定中找到不包含任何重符的长子长度。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近一次出现的位置,并调整窗口左边界以排除重项。 #### 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 if char in char_index_map and char_index_map[char] >= start: # 如果发现重符,则更新窗口起点 start = char_index_map[char] + 1 char_index_map[char] = i # 更新或新增符对应的索引 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` 来存储已访问过的符以及它们后出现的位置[^1]。当遇到重符时,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符 `&#39;c&#39;` 之前未检测到重,此时 `max_length=3` - 发现有重符 `&#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]. #### 时间杂度与空间杂度分析 时间杂度 O(n),其中 n 是长度;因为每个多被访问两次——加入和移除窗口各一次。 空间杂度 O(min(m,n)) ,m 表示 ASCII 符集大小 (通常固定为128), 而 n 取决于实际输入长度[^5]. ---
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