从0开始刷力扣-28.找出字符串中第一个匹配项的下标

首先想到的就是两层循环,外层循环遍历字符串的每一个字符,内存循环对比从当前字符往后是否都和子串的字符相同,然后可以利用flag来进行标识。

    int len1=haystack.length();
    int len2=needle.length();
    if(!haystack.contains(needle)) return -1;//如果不包含该子串直接返回-1;
        int i=0;
        for(i=0;i<=len1-len2;i++)
        {
            int flag=1;
            for(int j=0;j<len2;j++)
            {
                if(haystack.charAt(i+j)!=needle.charAt(j))
                {
                    flag=0;//有一个字符不匹配直接退出循环,比较下一个字符
                    break;
                }
         }
         if(flag==1) 
         {
            return i;
         }
       }

然后我看题解说能用那个KMP算法,但我没太搞懂,下次再说好了

### Java 实现 LeetCode 第 3 题:无重复字符的最长子串 以下是基于滑动窗口算法的 Java 解决方案,该方法通过维护一个动态窗口来高效解决问题。此解法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(min(m, n)),其中 m 是字符串中不同字符的数量。 #### 滑动窗口原理 滑动窗口的核心思想是利用两个指针 `left` 和 `right` 来表示当前正在考察的子串范围。当发现有重复字符时,移动左边界直到不再存在重复字符为止[^1]。 ```java public class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { if (s == null || s.length() == 0) return 0; int maxLength = 0; int left = 0; // 左边界初始位置 Map<Character, Integer> charIndexMap = new HashMap<>(); for (int right = 0; right < s.length(); right++) { // 右边界逐步扩展 char currentChar = s.charAt(right); if (charIndexMap.containsKey(currentChar) && charIndexMap.get(currentChar) >= left) { // 如果当前字符已经存在于哈希表中,则更新左边界到上一次出现的位置之后 left = charIndexMap.get(currentChar) + 1; } charIndexMap.put(currentChar, right); // 更新或记录当前字符及其索引 maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1); // 计算最大长度 } return maxLength; } } ``` 上述代码实现了以下逻辑: - 使用 `HashMap` 存储每个字符最近一次出现的索引。 - 当遇到重复字符时,调整左边界至之前重复字符的下一个位置。 - 动态计算并保存最大的无重复子串长度[^2]。 #### 测试案例 为了验证程序的有效性,可以运行如下测试: ```java public static void main(String[] args) { Solution sol = new Solution(); System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("abcabcbb")); // 输出: 3 ["abc"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("bbbbb")); // 输出: 1 ["b"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("pwwkew")); // 输出: 3 ["wke"] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("")); // 输出: 0 [] System.out.println(sol.lengthOfLongestSubstring("au")); // 输出: 2 ["au"] } ``` 这些测试涵盖了多种情况,包括空字符串、全相同字符以及正常输入场景下的表现[^3]。 #### 复杂度分析 时间复杂度:O(n),因为每个字符最多被访问两次——一次由右指针遍历,另一次可能因左指针移动而重新评估。 空间复杂度:O(min(m, n)),取决于字符串中的唯一字符数量与总长度之间的较小者[^4]。 ---
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