LC3无重复字符的最长子串

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

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#算法

本文介绍了两种方法计算给定字符串中最长的无重复字符子串：一种是利用哈希集合跟踪重复字符，另一种是通过更新每个字符的位置。两种方法都运用了滑动窗口策略。

方法一、滑动窗口（官方）

int lengthOfLongestSubstring(string s) {
       unordered_set<char>st;
       int rk=-1,ans=0;
       int n=s.size();
       for(int i=0;i<n;i++){
           if(i!=0){
               st.erase(s[i-1]);
           }
           while(rk+1<n&&!st.count(s[rk+1])){
              st.insert(s[rk+1]);
              rk++; 
           }
           ans=max(ans,rk-i+1);
       }
       return ans;
    }

我们使用两个指针表示字符串中的某个子串（或窗口）的左右边界，其中左指针代表着上文中「枚举子串的起始位置」，而右指针即为上文中的 rk；
在每一步的操作中，我们会将左指针向右移动一格，表示我们开始枚举下一个字符作为起始位置，然后我们可以不断地向右移动右指针，但需要保证这两个指针对应的子串中没有重复的字符。在移动结束后，这个子串就对应着以左指针开始的，不包含重复字符的最长子串。我们记录下这个子串的长度；
在枚举结束后，我们找到的最长的子串的长度即为答案。
在上面的流程中，我们还需要使用一种数据结构来判断是否有重复的字符，常用的数据结构为哈希集合。在左指针向右移动的时候，我们从哈希集合中移除一个字符，在右指针向右移动的时候，我们往哈希集合中添加一个字符。

方法二、滑动窗口精简版

把每一个字母对应的位置记了下来，如果再次遇到这个字符的时候，更新字符的位置，并且取两次相遇之间的长度

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
       int hashmap[128]={0};
       int maxlen=0;
       int left_border=0;
       int len=s.size();
       for(int i=0;i<len;i++){
           left_border=max(left_border,hashmap[s[i]]);//更新左边界
           hashmap[s[i]]=i+1;
           maxlen=max(maxlen,i-left_border+1);
       }
        return maxlen;
    }
};