3. Longest Substring Without Repeating Characters(HashSet + 双指针)

本文详细解析了如何寻找给定字符串中最长的无重复字符子串,并提供了Java实现代码示例。通过使用HashSet容器和双指针技巧,有效地解决了这一经典算法问题。

Longest Substring Without Repeating Characters

【题目】

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

(给定一个字符串,找字符中的最大非重复子串)

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.

【分析】

首先,这道题目要求是“非重复最长子串”,所以我们应该在第一时间点想到用HashSet容器。

其次,我们用两个指针,一个遍历数组,另一个检测是否有重复的字符。如果发现重复字符,则remove。

最后用Math.max()函数记录最大的长度即可。

Java实现代码如下:

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int res = 0;
        if (s == null || s.length() == 0) return res; 
        //注意区别字符串的length()方法与数组的length属性
        HashSet<Character> set = new HashSet<>();
        for (int i = 0, j = 0; i < s.length();) {
            if (set.contains(s.charAt(i))) {
                set.remove(s.charAt(j++));
            } else {
                set.add(s.charAt(i++));
                res = Math.max(res, set.size());
            }
        }
        return res;
    }
}

 

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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