Leetcode每日一题——无重复字符的最长子串

本文通过示例解析了如何使用双指针法求解字符串中无重复字符的最长子串长度问题,介绍了算法的基本思路及实现代码。

题目

给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例

示例 1:
输入: “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: “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: “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。
无重复字符的最长子串

解题过程

因为有了前两道题的启发,所以这次我也想到用双指针的方法来解题,可是前两次做题我就不是很清楚双指针的用法。所以就去B站搜了一下双指针的讲解,有一位黑人大牛的讲解十分清晰有趣。回归本题,我们可以设置一个左指针一个右指针,要找最长子串说明右指针要不断地往右移,可以让左指针固定不动,右指针往右移,直到找到一个重复字符,左指针就迁移到当前右指针的位置,再比较之前的最大值和重复字符后的最大值。

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int max=0;
        Map<Character, Integer> m = new HashMap<>();
        for(int l=0, r=0 ; r < s.length() ; r++) {
            if(m.containsKey(s.charAt(r))) {
                l=Math.max(m.get(s.charAt(r)), l);
            }
            max = Math.max(max, r-l + 1);
            m.put(s.charAt(r), r + 1);
        }
        return max;
    }
}
带开环升压转换器和逆变器的太阳能光伏系统 太阳能光伏系统驱动开环升压转换器和SPWM逆变器提供波形稳定、设计简单的交流电的模型 Simulink模型展示了一个完整的基于太阳能光伏的直流到交流电力转换系统,该系统由简单、透明、易于理解的模块构建而成。该系统从配置为提供真实直流输出电压的光伏阵列开始,然后由开环DC-DC升压转换器进行处理。升压转换器将光伏电压提高到适合为单相全桥逆变器供电的稳定直流链路电平。 逆变器使用正弦PWM(SPWM)开关来产生干净的交流输出波形,使该模型成为研究直流-交流转换基本操作的理想选择。该设计避免了闭环和MPPT的复杂性,使用户能够专注于光伏接口、升压转换和逆变器开关的核心概念。 此模型包含的主要功能: •太阳能光伏阵列在标准条件下产生~200V电压 •具有固定占空比操作的开环升压转换器 •直流链路电容器,用于平滑和稳定转换器输出 •单相全桥SPWM逆变器 •交流负载,用于观察实际输出行为 •显示光伏电压、升压输出、直流链路电压、逆变器交流波形和负载电流的组织良好的范围 •完全可编辑的结构,适合分析、实验和扩展 该模型旨在为太阳能直流-交流转换提供一个干净高效的仿真框架。布局简单明了,允许用户快速了解信号流,检查各个阶段,并根据需要修改参数。 系统架构有意保持模块化,因此可以轻松扩展,例如通过添加MPPT、动态负载行为、闭环升压控制或并网逆变器概念。该模型为进一步开发或整合到更大的可再生能源模拟中奠定了坚实的基础。
### LeetCode '无重复字符最长子串' 的 Python 实现 此问题的目标是从给定字符串中找到包含任何重复字符最长子串长度。以下是基于滑动窗口算法的一种高效解决方案。 #### 方法概述 通过维护一个动态窗口来跟踪当前无重复字符子串范围,可以有效地解决该问题。具体来说,利用哈希表记录每个字符近一次出现的位置,并调整窗口左边界以排除重复项。 #### 代码实现 以下是一个标准的 Python 解决方案: ```python def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int: char_index_map = {} # 存储字符及其新索引位置 max_length = 0 # 记录子串长度 start = 0 # 当前窗口起始位置 for i, char in enumerate(s): # 遍历字符串 if char in char_index_map and char_index_map[char] >= start: # 如果发现重复字符,则更新窗口起点 start = char_index_map[char] + 1 char_index_map[char] = i # 更新或新增字符对应的索引 current_length = i - start + 1 # 当前窗口大小 max_length = max(max_length, current_length) # 更新大长度 return max_length ``` 上述代码的核心逻辑在于使用 `char_index_map` 来存储已访问过的字符以及它们后出现的位置[^1]。当遇到重复字符时,重新计算窗口的起始点并继续扩展窗口直到遍历结束[^2]。 对于输入 `"abcabcbb"`,执行过程如下: - 初始状态:`start=0`, `max_length=0` - 处理到第3个字符 `'c'` 之前未检测到重复,此时 `max_length=3` - 发现有重复字符 `'a'` 后移动窗口左侧至新位置,终返回结果为 `3`. 同样地,在处理像 `"bbbbb"` 这样的极端情况时也能正确得出答案为 `1`[^4]. #### 时间复杂度与空间复杂度分析 时间复杂度 O(n),其中 n 是字符串长度;因为每个字符多被访问两次——加入和移除窗口各一次。 空间复杂度 O(min(m,n)) ,m 表示 ASCII 字符集大小 (通常固定为128), 而 n 取决于实际输入字符串长度[^5]. ---
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