【LeetCode 3. Longest Substring Without Repeating Characters】

本文探讨了如何在给定字符串中找到最长的无重复字符子串,提供了两种Kotlin语言实现方法,一种使用哈希映射跟踪字符位置,另一种采用滑动窗口策略。通过实例演示了算法的有效性和效率。

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

Description:

Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.

Example 1:

Input: "abcabcbb"
Output: 3 
Explanation: The answer is "abc", with the length of 3.

Example 2:

Input: "bbbbb"
Output: 1
Explanation: The answer is "b", with the length of 1.

Example 3:

Input: "pwwkew"
Output: 3
Explanation: 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.

翻译:

给定一个字符串,找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

Kotlin代码实现①


    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();
        char[] charArr = s.toCharArray();
        int max = 0;
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < charArr.length; i++) {
            Integer last = map.get(charArr[i]);
            if (last == null) {
                count++;
                if (count > max) {
                    max = count;
                }
            } else {
                int start=i-count;
                for(int j=start;j<last;j++){
                    map.remove(charArr[j]);
                    count--;
                }
            }
            map.put(charArr[i], i);
        }
        return max;
    }

Kotlin代码实现②

fun lengthOfLongestSubstring(s: String): Int {
    val n = s.length
    val set = HashSet<Char>()
    var max = 0
    var i = 0
    var j = 0
    while (i < n && j < n) {
        if (!set.contains(s[j])) {
            set.add(s[j++])
            max = Math.max(max, j - i)
        } else {
            set.remove(s[i++])
        }
    }
    return max
}

参考:https://leetcode.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters

极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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