Longest Substring Without Repeating Characters

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        // Start typing your C/C++ solution below
        // DO NOT write int main() function
        map hash;
        int res=0;
        int index=0,i=0,left=0,right=0;
        int zifu[26];
        for (int i=0;i<26;i++) {
            zifu[i]=-1;
        }
        i=0;
        while (i<s.size())
            if (zifu[s[i]-'a']<0) {
                zifu[s[i]-'a']=0;
            }else {
                //index++;
                right=i;
                if (right-left>res) {
                    res=right-left;
                }
                for (int j=0;j<=i;j++) {
                    zifu[s[j]-'a']=-1;
                }
                
                //zifu[s[i]-'a']=0;
                left++;
                i=left;
                zifu[s[i]-'a']=0;
            }
            i++;
        }
        if (i-left>res) {
            res=i-left;
        }
        return res;
    }
};


14/1/10,brute-force,复杂度O(n^2)

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        if (s.size()==0) return 0;
        int res=0;
        for (int i=0; i<s.size(); i++) {
            int *A= new int[26];
            for (int k=0; k<26; k++) {
                A[k]=0;
            }
            int cur=0;
            for (int j=i; j<s.size(); j++) {
                if (A[s[j]-'a']>0) {
                    break;
                }else {
                    A[s[j]-'a']=1;
                    cur++;
                }
            }
            if (cur>res) {
                res=cur;
            }
        }
        return res;
    }
};

发现重复后应该从重复字符第一次出现是开始重新计算,而且不需要重新遍历字符,也不需要像第一段代码那样把中间一段重新赋值为零,只要更新字符的位置,同时更新新字符串的左右边界,最后考虑最后一个字串是不是最大字串。

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        if (s.size()==0) return 0;
        int res=0;
        int *A= new int[26];
        for (int k=0; k<26; k++) {
                A[k]=-1;
        }
        int l=0,r=1;
        A[s[0]-'a']=0;
        while (r<s.size()) {
            if (A[s[r]-'a']>=0) //found
            {
                if (r-l>res) {
                    res=r-l;
                }
                if (A[s[r]-'a']+1>l) {
                    l=A[s[r]-'a']+1;
                }
            }
            A[s[r]-'a']=r;
            r++;
        }
        if (r-l>res) res=r-l;
        return res;
    }
};

如果把13行改成 if (A[s[r]-'a']>=0),则不需要18行的判断,可以直接赋值,这样更合理。

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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