LeetCode 第3题

知识点

  1. 子串要求连续
  2. HashSet 基于 HashMap 来实现的,是一个不允许有重复元素、不允许有 null值、无序的的集合,注意他的定义方法
  3. charAt()返回索引处的字符
  4. 注意java中的同行代码执行次序

方法

方法一:
穷举所有子串,取最大子串数
时间复杂度:O(n^3)
空间复杂度:O(min(m,n))

方法二:
滑动窗口,记录最大子串数,遇见重复元素,则窗口左侧向后滑动,直至不包含重复元素,窗口右侧向右滑动一位包含该重复元素。之后判断结束或继续。
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(min(m,n))

### LeetCode 第三:无重复字符的最长子串 LeetCode 第三的目标是找到给定字符串中的 **无重复字符的最长子串** 的长度。以下是基于 C 语言的一种解决方案。 #### 解决方案描述 一种高效的解决方法是利用滑动窗口技术配合哈希表来记录字符的位置。这种方法的核心思想如下: 1. 定义一个大小为 `128` 的整型数组作为哈希表,用于存储 ASCII 字符集中的每个字符是否存在以及其最后出现的位置。 2. 初始化两个指针 `start` 和 `i` 来表示当前子串的起始位置和遍历到的当前位置。 3. 遍历整个字符串,如果当前字符未在哈希表中标记,则将其标记并扩展右边界;否则调整左边界以移除重复字符的影响。 4. 在每次迭代过程中动态维护最大子串长度。 下面是具体的代码实现: ```c int lengthOfLongestSubstring(char* s) { int Hash[128] = { 0 }; // 哈希表初始化,ASCII码范围为128 int max = 0; // 记录最大长度 int start = 0; // 子串起点 int i = 0; // 当前索引 int length = strlen(s); while (i < length && start < length) { if (Hash[s[i]] == 0) { // 如果当前字符尚未出现过 Hash[s[i]] = 1; // 将其加入哈希表 i++; // 移动右侧指针 max = ((i - start) > max) ? (i - start) : max; // 更新最大长度 } else { // 出现重复字符 Hash[s[start]] = 0; // 清除左侧字符的状态 start++; // 缩小窗口,移动左侧指针 } } return max; } ``` 上述代码实现了 O(n) 时间复杂度的算法[^2],其中 n 是输入字符串的长度。相比暴力法(O(n&sup3;)),这种优化显著提高了效率。 #### 关键点解析 - **时间复杂度**: 整个过程只需一次扫描即可完成,因此时间复杂度为 O(n),优于暴力枚举方式。 - **空间复杂度**: 使用了一个固定大小的辅助数组(即哈希表),故空间复杂度为 O(128)=O(1)。 - **适用场景**: 此方法适用于任何包含标准 ASCII 字符的字符串处理问
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