leetcode3-Longest Substring Without Repeating Characters-优快云博客

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本文介绍了一种解决LeetCode题目中寻找最长无重复字符子串的有效算法。通过使用数组记录字符位置，并优化搜索过程，实现了从O(N^2)到O(N)的时间复杂度降低。文章提供了两种实现方案，一种是通过更新起始位置来避免重复搜索，另一种是通过移动起始位置并清除标记来处理重复字符。

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听说今年南大机试有两道leetcode的原题，故开刷。今天下午刷了4道，leetcode有一个好处（或者说是坏处），就是不需要你去操心输入输出，直接完成提供给你的函数即可。代码编写、调试均可在网页上进行，这写起来还是挺爽的。多日不刷算法，手又有点生疏了，机试这种还是要多练啊。

进入正题，顾名思义这题就是求一个字符串的最长无重复字符子串。

我的思路是用一个数组记录每种字符出现的位置，当发生重复时，从上一次出现的位置的下一个字符开始继续搜索，这要能优化两层for循环原先的O（N^2）的算法。

代码如下：

class Solution {
public:
    int vis[256];
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        if(s.length()==0)
            return 0;
        int begin,len,max_len,end;
        begin = end = len = max_len = 0;
        while(end<s.length())
        {
            memset(vis,-1,sizeof(vis));
            end = begin;
            while(end<s.length()&& vis[s[end]] == -1)
            {
                vis[s[end]] = end;
                end++;
            }
            max_len = max(max_len,end-begin);
            begin = vis[s[end]] + 1;
        }
        return max_len;
    }
};

但是可以看出，我在每次发生冲突后，更新一次begin后又将end重新赋值为begin，这样造成了不必要的重复搜索。

另一种思路是在发生重复时，向前一步步挪动begin,清除标记，知道不再有重复。可以严格证明该方法时间复杂度为O(n)，其中移动end花费O(n)，移动begin花费O(n)，O(n)+O(n)=O(n)。

更好思路是，判断重复发生在begin之前还是之后，若在之后，则的确有重复，若在begin之前则说明不在该子串里，不会有冲突。

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        vector<int> dict(256, -1);
        int maxLen = 0, begin = 0;
        for (int i = 0; i != s.length(); i++) {
            if (dict[s[i]] >= begin)
                begin = dict[s[i]] + 1;
            dict[s[i]] = i;
            maxLen = max(maxLen, i - begin + 1);
        }
        return maxLen;
    }
};