LeetCode 3 无重复字符的最长子串

本文探讨了两种解决LeetCode中‘最长无重复字符子串’问题的方法,包括双指针滑动窗口和哈希映射。这两种算法分别通过遍历字符串并跟踪已出现字符,找到最长的不包含重复字符的子串。方法一使用两个循环,时间复杂度较高;方法二利用滑动窗口,更高效地更新最大长度。

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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。

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters
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1、方法一:两个for循环+map

/**
 * @param {string} s
 * @return {number}
 */
var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
    let max = 0;
    let len = 0;
    let last = 0;

    if(s.length == 0)
        return 0;
    else if(s.length == 1)
        return 1;
    for(let i = 0; i<s.length-1; i++){
        let map = new Map();
        map.set(s[i],i);
        for(let j=i+1; j<s.length; j++){
            if(map.has(s[j])){
                len = j - i;
                if(max<len)
                    max = len;
                break;
            }else{
                map.set(s[j],j);
                if(map.size>max){
                    max=map.size;
                }
            }
        }
    }
    return max;
};

2、方法二:滑动窗口(参考)
这种方法,当遇到相同字符时会直接丢弃前面的字符串,不大懂。

/**
 * @param {string} s
 * @return {number}
 */
var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
    let map = new Map(), max = 0
    for(let i = 0, j = 0; j < s.length; j++) {
        if(map.has(s[j])) {
            i = Math.max(map.get(s[j]) + 1, i)
        }
        max = Math.max(max, j - i + 1)
        map.set(s[j], j)
    }
    return max
};
### LeetCode &#39;无重复字符长子&#39; 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 `&#39;c&#39;` 之前未检测到重复,此时 `max_length=3` - 发现有重复字符 `&#39;a&#39;` 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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