Longest Substring Without Repeating Characters

最新推荐文章于 2025-01-19 10:41:28 发布

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本文介绍LeetCode第3题“最长无重复字符子串”的解题思路与算法实现，采用双游标与字符标记的方法，高效寻找字符串中最长的无重复字符子串。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

对leetcode第三题Longest Substring Without Repeating Characters的解法分析

程序参考了http://blog.sina.com.cn/s/blog_60b5450101017xqh.html的思路并且修改了错误

题目分析

给出一个字符串，找出这个字符串中最长的没有重复字符的子串，需要注意的是题目中子串的概念，子串必须是连续的不可间断

代码思路：

对于题目要求的字符串，其组成的字符包括英文字母数字标点以及其他字符，由此：
1. 首先设置两个包含128个元素的数组which和where，利用字符的asc码确定相应的位置。前者用于确定相应的字符是否在子串中存在，后者用于保存相应字符在原字符串中的索引。
2. 设置两个游标begin和end，其中begin用于标示子串的开始位置，end用于标示子串的结束位置
3. 程序开始，游标begin和end从0开始，在遍历字符串的过程中，当遇到子串中不存在的字符，end自增，并且在which中标记以及在where中记录位置。当遇到子串中存在的字符，则begin游标跳转到这个已经存在的字符的下一个位置，重复执行。

注意事项：

对于计算最大子串长度，为：end - begin + 1
每一次begin游标跳转，需要清除跳转经过的字符的标记，注意该标记不是每一次都从原字符串开始位置开始的

具体实现：

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

        int which[128] = { 0}; // 这个字符是否存在
        int where[128] = {-1}; // 这个字符在什么位置
        int begin = 0; // 开始游标
        int end   = 0; // 结束游标
        int max   = 0; // 最大不重复子串
        int ch    = 0; // 当前字符的ASCII码
        int last  = 0; // 开始游标的上一个位置

        // 对s中所有字符进行遍历
        for (int i = 0; i != s.size(); ++i,++end) {
            ch = (int)s[i];
            // 没有当前字符
            if (which[ch] == 0) {
                // 进行标记和记录位置
                which[ch] = 1;
                where[ch] = i;
                // 求出max
                if (end - begin + 1 >= max) {
                    max = end - begin  + 1;
                }
            }
            // 已经存在该字符
            else if (which[ch] == 1) {
                // 记录开始游标位置
                last = begin;
                // 开始游标跳转到与当前字符相同的位置
                begin = where[ch] + 1;
                // 清除跳过部分的记录
                for (int j = last; j != begin; ++j) {
                    which[(int)s[j]] = 0;
                    where[(int)s[j]] = 0;
                }
                // 记录当前字符
                where[ch] = i;
                which[ch] = 1;
                // 求出max
                if (end - begin + 1>= max) {
                    max = end - begin + 1;
                }  
            }   
        }
        return max;
    }
};

请参考我的github