Leetcode无重复字符的最长子串

滑动窗口的思路 使用一个vector和两个指针来维护这个窗口。

class Solution {
public:
	int lengthOfLongestSubstring(string s) {
		int N = s.length();
		int left = 0, right = 0;
		vector<char> result;
		size_t max = 0;
		for (; right < N; right++)
		{
			vector<char>::iterator iter = find(result.begin(), result.end(), s[right]);
			if (iter == result.end())
			{
				result.push_back(s[right]);
				max = ((max > result.size()) ? max : result.size());
			}
			else
			{
				int tmp = iter - result.begin() + 1;
				max = ((max > result.size()) ? max : result.size());
				left += tmp;
				result.erase(result.begin(), iter + 1);
				result.push_back(s[right]);
			}
		}
		return max;
	}
};
### 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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