leetcode 无重复字符的最长子串

本文探讨了在给定字符串中寻找最长无重复字符子串的两种算法实现,包括使用双重循环的简单方法及优化后的滑动窗口技术,后者显著提高了处理效率。

问题描述

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。

思路

首先拿到题目 最先想到的是遍历每个位置,统计每个位置开始非重复的字符串的长度,用两个for循环实现

class Solution(object):
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: int
        """
        result_max = 0
        len_str = len(s)
        for i in range(len_str):
            dict_str = {}
            for j in range(i, len_str):
                str = s[j]
                if str not in dict_str:
                    dict_str[str] = 1
                    result_max = max(len(dict_str), result_max)
                else:
                    result_max = max(len(dict_str), result_max)
                    break
        return result_max

提交到leetcode

由于这个算法的时间复杂度为O(n^2) ,对于一些复杂的字符串直接超时了,没有通过leetcode的审核

换种思路

如果没有重复的字符串只要返回这个字符串的长度就可以了,如果出现了重复的字符串,只要统计这个字符串后一位到现在的位置的字符串的长度就可以了,然后在刷新一下这个重复字符串的索引。

具体代码如下

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: int
        """

        max_len = 0
        if s == None or s=="":
            return max_len

        start = 0
        one_max = 0
        dict_str = {}
        len_str = len(s)

        for i in range(len_str):
            if s[i] in dict_str and dict_str[s[i]] >= start:
                start = dict_str[s[i]] + 1
            one_max = i - start + 1
            dict_str[s[i]] = i
            max_len = max(max_len, one_max)
        return max_len


if __name__ == '__main__':
    s = Solution()
    print(s.lengthOfLongestSubstring("aaxxiododokdmnhdjjjjlnstyui"))

 

### 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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