LeetCode Q3无重复字符的最长子串

本文介绍了一种求解字符串中最长无重复字符子串的算法实现,通过两层循环和字符串操作,找到并返回最长无重复子串的长度。讨论了算法优化策略,如提前终止条件和使用indexOf方法的重载版本提高效率。

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 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。

class Solution {
    public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        //如果是长度唯一的字符串,直接返回字符串长度
        if(s.length() <= 1) return s.length();

        //中间变量初始化
        int max = 0;
        String tmp = s.charAt(0)+"";

        //循环遍历字符串,并在已遍历的字符串中,查看是否存在当前查找的字符串;
        //若存在,则更新不重复最长值
        for(int i=1; i<s.length(); i++) {
            //获取当前位置的字符信息
            char c = s.charAt(i);

            //查看是否重复,重复则计算最大长度
            int sameIndex = tmp.indexOf(c+"");
            if(sameIndex >= 0) {
                max = Math.max(max, tmp.length());

                //截取不重复的字符信息,作为下一次的不重复字符串
                tmp = tmp.substring(sameIndex+1);
            }

            // 增加拼接字符
            tmp += c;
        }

        max = Math.max(max, tmp.length());
        return max;
    }
}

优化:

1、首先不需要整个字符串遍历,如果当前计算出的不重复字符串长度,已经超过整个字符串的一半,则可以直接取消;

2、String.indexOf()有个重载方法,第二个参数可以传入遍历的起始位置,这样就不需要通过保存临时的不重复字符串来计算长度,直接通过计算下标进行;

class Solution {
    public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int i = 0;
        int fromIndex = 0;
        int length = 0;
        int result = 0;
        while (i < s.length()) {
            int pos = s.indexOf(s.charAt(i),fromIndex);
            if (pos < i) {
                if (length > result) {
                    result = length;
                }
                if (result >= s.length() - pos - 1) {
                    return result;
                }
                length = i - pos - 1;
                fromIndex = pos + 1;
            }
            length++;
            i++;
        }
        return length;
    }
}

### LeetCode &#39;无重复字符长子&#39; 的 Python 实现 此问题的目标是从给定字符中找到不包含任何重复字符的长子长度。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的子范围,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 # 记录大子长度 start = 0 # 当前窗口起始位置 for i, char in enumerate(s): # 遍历字符 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 `&#39;c&#39;` 之前未检测到重复,此时 `max_length=3` - 发现有重复字符 `&#39;a&#39;` 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长度[^5]. ---
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