无重复字符串经典解法

该博客介绍了如何使用滑动窗口算法寻找字符串中不包含重复字符的最长子串。详细讲解了滑动窗口的原理、Set集合在存储空间中的作用,以及如何通过循环和判断实现这一方法。还提供了完整代码示例,帮助读者深入理解并实践该算法。

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无重复字符串经典解法—滑动窗口

一、相关资料

  • 本篇专门解析滑动窗口法,如喜欢暴力解决法的可以看看我的另一篇博客:暴力解决法(注意:此方法遇到过长字符串时会超时)
  • 参考leetcode的相关资料:LeetCode

二、题目及要求

  • 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
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “abc”,所以其长度为 3。
示:例 2:
输入: “bbbbb” 输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “b”,所以其长度为 1。
示例 3:
输入: “pwwkew” 输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 “wke”,所以其长度为 3。
请注意,你的答案必须是 子串 的长度,“pwke” 是一个子序列,不是子串。

三、方法介绍及实现

  • 滑动窗口法,原理是规定一个窗口(抽象概念:具体通过指针和循环实现),不断地将字符串的字符送进窗口,通过窗口来判断子串中是否有重复字符。(注:子串不用使用方法substring()生成 ,也不用自己分割,我们只需要记住每次送进去字符串的首尾位置即可,通过首尾位置来判断长度,最终要得到的是最长无重复子串的长度。)

1.创建存储空间

  • 这里我们使用HashSet集合存储子串,使用Set集合原因如下:

Set接口特点:
1.不允许存储重复元素
2.没有索引
HashSet集合实现Set接口特点:
1.不允许重复元素
2.没有索引
3.是一个无序结集合
4.底层是一个哈希表结构

  • 代码:
  Set<Character> set = new HashSet<Character>();
                  //记录字符串长度
                  int len = s.length();
                  //定义指针
                  int sign = -1;
                  //max用来存储最大长度
                  int max =
### Java 实现 LeetCode 第 3 题:无重复字符的最长子串 以下是基于滑动窗口算法的 Java 解决方案,该方法通过维护一个动态窗口来高效解决问题。此解法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(min(m, n)),其中 m 是字符串中不同字符的数量。 #### 滑动窗口原理 滑动窗口的核心思想是利用两个指针 `left` 和 `right` 来表示当前正在考察的子串范围。当发现有重复字符时,移动左边界直到不再存在重复字符为止[^1]。 ```java public class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { if (s == null || s.length() == 0) return 0; int maxLength = 0; int left = 0; // 左边界初始位置 Map<Character, Integer> charIndexMap = new HashMap<>(); for (int right = 0; right < s.length(); right++) { // 右边界逐步扩展 char currentChar = s.charAt(right); if (charIndexMap.containsKey(currentChar) && charIndexMap.get(currentChar) >= left) { // 如果当前字符已经存在于哈希表中,则更新左边界到上一次出现的位置之后 left = charIndexMap.get(currentChar) + 1; } charIndexMap.put(currentChar, right); // 更新或记录当前字符及其索引 maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1); // 计算最大长度 } return maxLength; } } ``` 上述代码实现了以下逻辑: - 使用 `HashMap` 存储每个字符最近一次出现的索引。 - 当遇到重复字符时,调整左边界至之前重复字符的下一个位置。 - 动态计算并保存最大的无重复子串长度[^2]。 #### 测试案例 为了验证程序的有效性,可以运行如下测试: ```java public static void main(String[] args) { Solution sol = new Solution(); System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("abcabcbb")); // 输出: 3 ["abc"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("bbbbb")); // 输出: 1 ["b"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("pwwkew")); // 输出: 3 ["wke"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("")); // 输出: 0 [] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("au")); // 输出: 2 ["au"] } ``` 这些测试涵盖了多种情况,包括空字符串、全相同字符以及正常输入场景下的表现[^3]。 #### 复杂度分析 时间复杂度:O(n),因为每个字符最多被访问两次——一次由右指针遍历,另一次可能因左指针移动而重新评估。 空间复杂度:O(min(m, n)),取决于字符串中的唯一字符数量与总长度之间的较小者[^4]。 ---
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