3. 无重复字符的最长子串(python)

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。

思路:用hash表来做,判断一个字母是否在表里面,不在ans就加1,在就让指针i指向最后一个出现的相同字母。维护ans的值

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: int
        """
        st={}
        i,ans=0,0
        for j in range(len(s)):
            if s[j] in st:
                i=max(st[s[j]],i)
            ans=max(ans,j-i+1)
            st[s[j]]=j+1
        return ans;
### Python 实现无重复字符长子算法 以下是基于滑动窗口法的一种高效实现方式,时间复杂度为 \(O(n)\),其中 \(n\) 是输入字符的长度。此方法利用了一个辅助数据结构——哈希集合来存储当前窗口中的字符。 #### 滑动窗口法的核心思想 通过维护一个动态调整大小的窗口,在遍历过程中不断更新窗口边界以确保窗口内的字符不重复。当发现新加入的字符已经存在于窗口中时,则移动窗口左侧边界直到该字符被移除为止[^3]。 下面是完整的 Python 实现代码: ```python def length_of_longest_substring(s: str) -> int: char_set = set() # 使用集合存储当前窗口中的字符 left, result = 0, 0 for right in range(len(s)): while s[right] in char_set: # 如果右侧指针指向的字符已存在 char_set.remove(s[left]) # 移除左侧字符并右移左边界 left += 1 char_set.add(s[right]) # 添加新的字符到集合中 result = max(result, right - left + 1) # 更新大长度 return result ``` 对于给定的例子 `s = "abcabcbb"`,上述函数会返回值 `3`,因为长的无重复子是 `"abc"`[^4]。 --- ### 测试案例分析 为了验证程序的有效性和鲁棒性,可以运行以下测试用例: ```python print(length_of_longest_substring("abcabcbb")) # 输出: 3 ["abc"] print(length_of_longest_substring("bbbbb")) # 输出: 1 ["b"] print(length_of_longest_substring("pwwkew")) # 输出: 3 ["wke"] print(length_of_longest_substring("")) # 输出: 0 [] print(length_of_longest_substring("au")) # 输出: 2 ["au"] ``` 这些例子涵盖了不同场景下的输入情况,包括完全相同的字符、空字符以及较短的字符等特殊情形。 --- ### 时间与空间复杂度讨论 - **时间复杂度**: 整个过程只需一次线性扫描即可完成,因此总体时间为 \(O(n)\)[^3]。 - **空间复杂度**: 主要由用于保存唯一字符的集合决定,坏情况下需储存整个字符的不同字符,即 \(O(k)\),这里 \(k\) 表示字符中不同的字符数。 ---
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