3. 无重复字符的最长子串-力扣（LeetCode）-优快云博客

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本文介绍了一种使用滑动窗口算法解决字符串中无重复字符最长子串长度问题的方法。通过维护一个哈希表来跟踪字符出现的位置，确保在遍历过程中更新子串长度，从而在O(n)时间内找到最长子串的长度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目描述

给定一个字符串 s ，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: s = "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: s = "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: s = "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。

提示：

0 <= s.length <= 5 * 104
s 由英文字母、数字、符号和空格组成

思路

    标签：滑动窗口
    暴力解法时间复杂度较高，会达到 O(n2)，故而采取滑动窗口的方法降低时间复杂度
    定义一个 map 数据结构存储 (k, v)，其中 key 值为字符，value 值为字符位置 +1，加 1 表示从字符位置后一个才开始不重复
    我们定义不重复子串的开始位置为 start，结束位置为 end
    随着 end 不断遍历向后，会遇到与 [start, end] 区间内字符相同的情况，此时将字符作为 key 值，获取其 value 值，并更新 start，此时 [start, end] 区间内不存在重复字符
    无论是否更新 start，都会更新其 map 数据结构和结果 ans。
    时间复杂度：O(n)

代码

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