无重复字符的最长字串

给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: "abcabcbb"
输出: 3 

示例 2:

输入: "bbbbb"
输出: 1

示例 3:

输入: "pwwkew"
输出: 3

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注意：

1、set的find()

find(value)，返回set中对应值为value的迭代器，时间复杂度为O（logN） //没找到就是set.end()

(iter=cont.find(s[j]))!=cont.end()  表示的是cont里面没有元素s[j]

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1、思路1 set、滑动窗口

滑动窗口是数组/字符串问题中常用的抽象概念。 窗口通常是在数组/字符串中由开始和结束索引定义的一系列元素的集合，即 [i, j)[i,j)（左闭，右开）。而滑动窗口是可以将两个边界向某一方向“滑动”的窗口。例如，我们将 [i, j)[i,j)向右滑动 11 个元素，则它将变为 [i+1, j+1)[i+1,j+1)（左闭，右开）。

回到我们的问题，我们使用 HashSet 将字符存储在当前窗口 [i, j)[i,j)（最初 j = ij=i）中。 然后我们向右侧滑动索引 jj，如果它不在 HashSet 中，我们会继续滑动 jj。直到 s[j] 已经存在于 HashSet 中。此时，我们找到的没有重复字符的最长子字符串将会以索引 ii 开头。如果我们对所有的 ii 这样做，就可以得到答案。

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int i=0,j=0,n=s.size(),max1=0;
        set<char> cont;
        set<char>::iterator iter1;
        while(i<n&&j<n){
            if((iter1=cont.find(s[j]))!=cont.end()){
                cont.erase(s[i++]);
            }else{
                cont.insert(s[j++]);
                max1=max(max1,j-i);
            }    
        }
        return max1;
        
    }
};

第二种：map

上述的方法最多需要执行 2n 个步骤。事实上，它可以被进一步优化为仅需要 n 个步骤。我们可以定义字符到索引的映射，而不是使用集合来判断一个字符是否存在。 当我们找到重复的字符时，我们可以立即跳过该窗口。

也就是说，如果 s[j]s[j] 在 [i, j)[i,j) 范围内有与 j'j′ 重复的字符，我们不需要逐渐增加 ii 。 我们可以直接跳过 [i，j'][i，j′] 范围内的所有元素，并将 ii 变为 j' + 1j′+1。

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int i=0,j=0,n=s.size(),max1=0;
        map<char,int> cont;
        map<char,int>::iterator iter1;
        while(i<n&&j<n){
            if((iter1=cont.find(s[j]))!=cont.end())
            {
                i=max(i,iter1->second+1);
            }
            max1=max(max1,j-i+1);
            cont[s[j]]=j;
            j++;
        }
        return max1;
        
    }
};