3. Longest Substring Without Repeating Characters

本文介绍了一种使用滑动窗口算法求解字符串中最长无重复字符子串长度的方法,通过两种实现方式——数组和HashMap,详细阐述了算法的原理与步骤。

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题目要求最大的不重复字串的长度。很明显,滑动窗口法可以很好地解决:i,j为滑动窗口的界,从j开始进行索引,如果charAt(j)出现在substring(i,j+1)中,记出现的位置为j',将i变为j'+1,计算长度。

方法一:运用数组,一步一步地移动i到指定位置。(先计数,再判断)

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int[] map = new int[256];
        int max = 0;
        int left = 0;
        for(int right = 0; right < s.length(); right++) {
           //计数
            map[s.charAt(right)]++;
            while(map[s.charAt(right)] > 1) {
                map[s.charAt(left)]--;
                left++;
            }
            max = Math.max(max,right - left + 1);
        }
        return max;
    }
}

方法二:运用HashMap对法一进行优化 (因为加入map会覆盖以前的映射值,所以先判断,在加入)

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        HashMap<Character,Integer> map = new HashMap<Character,Integer>();
        int max = 0;
        int start = 0;
        for(int i=0; i<s.length();i++){
            if(map.containsKey(s.charAt(i))){
                start= Math.max(start,map.get(s.charAt(i))+1);
            }
            //加入map
            map.put(s.charAt(i),i);
            max = Math.max(max,i-start+1);
        }
        return max;
    }
}

 

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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