Longest Substring Without Repeating Characters

本文探讨了寻找字符串中最长无重复字符子串的问题,提供了三种不同时间复杂度的算法实现,分别是O(n^3)、O(n^2)及O(n),并对比了它们的运行效率。

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题目如下:

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

Examples:

Given "abcabcbb", the answer is "abc", which the length is 3.

Given "bbbbb", the answer is "b", with the length of 1.

Given "pwwkew", 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.



解法1:

一开始看到题目后,由于题目中并没有给出数据范围,我直接就采用暴力法进行求解。

首先,创建一个数组,用于记录字符串中的某个字母是否在前面的子串中已经出现。

接着,开始遍历整个字符串。假设我们已经遍历到字符串的第i位,则接下来进入第二重循环,从第i+1位开始继续遍历字符串,每次再查询一遍当前截取的子串中有没有重复字母出现。当子串中出现重复字母,则跳出循环,更新最大不含重复字母的子串的长度。

对应代码如下:

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
       if (s == "")
		return 0;

	int length = 1;
	for (int i = 0; i < s.length(); i++)
	{
		int tlength = 1;
		for (int j = i + 1; j < s.length(); j++)
		{
			for (int k = i; k < j; k++)
			{
				if (s[k] == s[j])
					goto next;
			}
			tlength++;
		}

	next:
		if (tlength > length)
			length = tlength;
	}
	return length;
    }
};
提交后,果不其然,超时了。这个算法的时间复杂度为O(n^3),很明显,需要进一步优化。


解法2:

在解法1的基础上,很容易就能找到一种O(n^2)的算法。在查询子串中是否有重复字母出现时,我们可以用一个数组来记录一个字母是否已经出现过,这样便可以减少一重循环。

首先,我们创建一个数组,数组大小我直接设置为1000,保证能存入每个字母的ASCII值,整个数组的初始化值为0。

接着,开始遍历字符串,假设我们已经遍历到第i位,则接下来进入第二重循环,从第i位开始继续遍历字符串。如果遍历过程中,某个字母已经被标记值为1,则停止第二重循环,并将记录字母是否出现的数组初始化值为0。否则,继续增加子串长度,并将该字母标记值为1。

对应代码如下:

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
       if (s == "")
		return 0;

	int f[1000];
	for (int i = 0; i < 1000; i++)
		f[i] = 0;

	int length = 0;
	int tlength = 0;
	for (int i = 0; i < s.length(); i++)
	{
		tlength = 0;
		for (int j = i; j < s.length(); j++)
		{
			if (f[s[j]] != 0)
			{
				for (int i = 0; i < 1000; i++)
					f[i] = 0;
				

				break;
			}
			f[s[j]] = 1;
			tlength++;
		}
		if (tlength > length)
			length = tlength;
	}
	return length;
    }
};

解法3:

在做题过程,有朋友看到我正在写这道题,他提出有一种O(n)的算法。

首先,同样的,我们需要创建一个数组。但在这个算法中,该数组用于记录每个字母出现的位置。此外,我们还需要一个变量x,用于记录子串开始的位置。

接着,遍历整个字符串。如果遍历过程中,没有重复字母出现,则每次记录下该字母出现的位置,并更新最大子串长度。如果出现了一个重复字母,则查找该字母出现的上一个位置,并把变量x设置为该位置的下一位,表示下一个新的子串的起始位置。

对应代码如下:

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
       int f[1000];
	for (int i = 0; i < 1000; i++) f[i] = 0;
	int mm = 0;
	int x = 0;
	for (int i = 0; i < s.length(); i++)
	{
		if (f[s[i]] != 0)
		{
			int X = f[s[i]] - 1;
			while (x <= X)
			{
				f[s[x]] = 0;
				x++;
			}
		}
		f[s[i]] = i + 1;
		mm = max(mm, i - x + 1);
	}
	return mm;
    }
};



从上图中可以看到,三种算法的对应运行时间的差距。

内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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