lintcode---最长无重复字符的子串

本文介绍了一种高效求解给定字符串中最长无重复字符子串长度的方法。通过使用字符位置映射的方式避免了重复元素带来的计算开销,显著提高了算法效率。

题目描述:
给定一个字符串,请找出其中无重复字符的最长子字符串。

样例:
例如,在”abcabcbb”中,其无重复字符的最长子字符串是”abc”,其长度为 3。

对于,”bbbbb”,其无重复字符的最长子字符串为”b”,长度为1。

思路讲解:我一开始的想法是利用set存储字符,然后一旦找到重复的元素,我们就将其对应的元素在主串中的位置找出来,然后从这个地方接着进行hash查找,结果时间不够,经过分析是因为我每次都需要先将set表清除,然后将后面的添加进去,这是增加很多时间,进而导致运行到92%时提示超时。后面我就思考能不能不要增加set表重复的清除和添加,后面想到重复的原因就是需要找到重复元素的位置,那么我们直接将每一个字符所对应的位置,也一起存储进去,这样就可以直接找到重复元素的位置,这样我们下次查找的时候就只需要判断查找的位置是否比上一次的起始位置要大,要大的话,我们就可以说明是找到重复元素,如果小于的话,则没有找到,这样就节省了很多时间。

代码详解:

class Solution {
public:
    /*
     * @param s: a string
     * @return: an integer
     */
    int lengthOfLongestSubstring(string &s) {
        // write your code here
        map<char,int>mp;
        int len=s.length();
        if(len<=1){
            return len;
        }
        int start=0;//记录无重复子串的起始位置
        int max=0;//记录最长的字符串长度

        for(int i=0;i<len;i++){
            if(mp.empty()){
                mp[s[i]]=i+1;
            }else{
                if(mp.find(s[i])==mp.end()){
                    mp[s[i]]=i+1;
                }else if(mp.find(s[i])!=mp.end()&&mp[s[i]]>start){
                    //cout<<"次数是"<<endl;
                    //cout<<i<<" "<<s[i]<<" "<<start<<endl;
                    int mp_size=i-start;
                    start=mp[s[i]];
                    if(mp_size>max){
                        max=mp_size;
                    }
                    mp[s[i]]=i+1;
                    //printset(mp);
                    //cout<<start<<" "<<max<<endl;
                }else{
                    mp[s[i]]=i+1;
                }
            }
        }
        //cout<<start<<endl;
        int tmp=len-start;
        return max>tmp?max:tmp;
    }
    void printset(map<char,int>res){
        map<char,int>::iterator iter;
        for(iter=res.begin();iter!=res.end();iter++){
            cout<<iter->first<<" "<<iter->second<<endl;
        }
        cout<<"----------------------"<<endl;
    }
};
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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