滑动窗口--[3]无重复字符的最长子串/medium 理解度B

1、题目

给定一个字符串 s ，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: s = “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: s = “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: s = “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。

提示：

0 <= s.length <= 5 * 104
s 由英文字母、数字、符号和空格组成

2、题目分析

求区间极值，则考虑使用滑动窗口

3、解题步骤

1. 初始化 3 个变量：
   a. 滑动窗口左指针=0；
   b. 最长滑动窗口长度=0；
   c. map–存放字符及对应下标，以空间换时间，
2. 遍历字符串，对于每个字符做下面 3 步：
   a. 若当前字符在当前滑动窗口已存在，则滑动窗口左指针的位置=窗口内跟当前字符相同的字符的下标+1；
   b. 以 key,value 形式将当前字符和其下标，put 到 map 中
   c. 计算当前滑动窗口长度，并保留至今最大的滑动窗口长度

4、复杂度最优解代码示例

    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        // a. 滑动窗口左指针=0
        int left = 0;
        // b. 最长滑动窗口长度=0；
        int max = 0;
        // c. map--存放{字符:对应下标}，以空间换时间，
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();

        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            // 2. 遍历字符串，对于每个字符做下面 3 步：
            Integer preIndex = map.get(s.charAt(i));
            if (preIndex != null && preIndex >= left) {
                // a. 若当前字符在当前滑动窗口已存在，则滑动窗口左指针的位置=窗口内跟当前字符相同的字符的下标+1；
                left = preIndex + 1;
            }
            // b. 以 key,value 形式将当前字符和其下标，put 到 map 中
            map.put(s.charAt(i), i);
            // c. 计算截止当前元素，滑动窗口长度，并保留至今最大的滑动窗口长度
            max = Math.max(max, i - left + 1);
        }

        return max;
    }

5、抽象与扩展

1. 求区间极值，则考虑使用滑动窗口
2. 滑动窗口的思路，并不是局限于固定长度，只要是将数据分段来处理极值，就可以考虑用滑动窗口的思路
3. 滑动窗口，有 3 个点
   a. 窗口更替的条件（像本题的窗口更替条件=窗口内重复字符）
   b. 对窗口外数据的处理（map 会将老字符替换为新字符）
   c. 对窗口内数据的处理（共存与 map 中）