LeetCode0003无重复字符的最长子串

题目描述
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C++解法

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int size,i=0,j,k,max=0;
        size=s.size();
        for(j=0;j<size;j++){
            for(k=i;k<j;k++)
                if(s[k]==s[j]){
                    i=k+1;
                    break;
                }
            if(j-i+1>max)
                max=j-i+1;
        }
        return max;
    }
};

python3解法

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        i,j,ans=0,0,0
        while(j<len(s)):
            if(s[j] not in s[i:j]):
                ans=max(ans,j+1-i)
                j=j+1
            else:
                i=i+1
        return ans;

javascript解法

var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
  const mapper = {}; // 记录已经出现过的charactor
  let res = 0;
  let slidingWindow = [];

  for (let c of s) {
    if (mapper[c]) {
      // 已经出现过了
      // 则删除
      const delIndex = slidingWindow.findIndex(_c => _c === c);

      for (let i = 0 ; i < delIndex; i++) {
        mapper[slidingWindow[i]] = false;
      }

      slidingWindow = slidingWindow.slice(delIndex + 1).concat(c);
    } else {
      // 新字符
      if (slidingWindow.push(c) > res) {
        res = slidingWindow.length;
      }
    }
    mapper[c] = true;
  }
  return res;
};

思路:用一个hashmap来建立字符和其出现位置之间的映射。

维护一个滑动窗口,窗口内的都是没有重复的字符,去尽可能的扩大窗口的大小,窗口不停的向右滑动。

(1)如果当前遍历到的字符从未出现过,那么直接扩大右边界;

(2)如果当前遍历到的字符出现过,则缩小窗口(左边索引向右移动),然后继续观察当前遍历到的字符;

(3)重复(1)(2),直到左边索引无法再移动;

(4)维护一个结果res,每次用出现过的窗口大小来更新结果res,最后返回res获取结果。

关键点:

  1. 用一个mapper记录出现过并且没有被删除的字符
  2. 用一个滑动窗口记录当前index开始的最大的不重复的字符序列
  3. 用res去记录目前位置最大的长度,每次滑动窗口更新就去决定是否需要更新res
### LeetCode '无重复字符长子' 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 `'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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