算法分析与设计第四周

思路：将源字符串s扫描一遍，找出n个不重复的子字符串，然后返回最长的那个的长度。
复杂度分析：查找子字符串要o（n^2）,再乘以o（n）个子字符串，最后复杂度为o（n^3）.实际情况可能要好很多，因为查找子字符串是否重复中的n只有少数能接近s.length().该算法的瓶颈在查找子字符串是否重复所花的时间。可以用树存储字符串，复杂度为o(nlogn!).

代码：

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {

        list<string> strList;
        string temp;
        int maxLength = 1;

        for (int i = 0; i < s.length(); ++i)
        {
            temp = s[i];
            int j = i + 1;

            while (notInSubstr(temp, s[j]) && j < s.length())
                temp += s[j++];

            strList.push_back(temp);

        }

        for (list<string>::iterator it = strList.begin(); it != strList.end(); ++it)
        {
            if ((*it).length() > maxLength)
                maxLength = (*it).length();
        }

        if (s.length() == 0)
            return 0;
        return maxLength;
    }

    bool notInSubstr(const string str, const char ch)
    {
        for (int i = 0; i < str.length(); ++i)
        {
            if (str[i] == ch)
                return false;
        }

        return true;
    }
};

另外附上热评里九行代码：

int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        vector<int> dict(256, -1);
        int maxLen = 0, start = -1;
        for (int i = 0; i != s.length(); i++) {
            if (dict[s[i]] > start)
                start = dict[s[i]];
            dict[s[i]] = i;
            maxLen = max(maxLen, i - start);
        }
        return maxLen;
    }