3. 无重复字符的最长子串(O(N))

本文介绍了一种求解给定字符串中最长无重复字符子串长度的方法,并提供了详细的C++实现代码。通过维护一个记录字符最后出现位置的数组,算法能够有效地找到最长的不重复子串。

给定一个字符串,找出不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例:

给定 "abcabcbb" ,没有重复字符的最长子串是 "abc" ,那么长度就是3。

给定 "bbbbb" ,最长的子串就是 "b" ,长度是1。

给定 "pwwkew" ,最长子串是 "wke" ,长度是3。请注意答案必须是一个子串"pwke" 是 子序列 而不是子串。

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string str) {
        int vis[130];//vis[i] 记录字符i最后一次出现的位置
        memset(vis, -1, sizeof vis);
        int n = (int)str.size();     
        int ans = 0;//最后结果
        int pre = -1;    //记录当前不重复子串的起始位置
        for (int i = 0; i < n; i ++) {
            // 比较当前字符最后一次出现的位置vis[str[i]]:
            //     如果大于pre(当前不重复子串的起始位置)那么子串的起始位置就要变成vis[str[i]] + 1了
            //     如果小于pre,那么就无关紧要了,这个子串可以加入到不重复子串中
            pre = pre > vis[str[i]] ? pre : vis[str[i]];
            int cnt = i - pre;
            ans = ans < cnt ? cnt : ans;
            vis[str[i]] = i;
        }
        return ans;
    }
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wuwangchuxin0924/p/8597713.html

### 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 \(n\) 是输入字符串的长度。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,在遍历过程中断更新窗口边界以确保窗口内的字符重复。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) # 更新最大长度 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"] ``` 这些例子涵盖了同场景下的输入情况,包括完全相同的字符、空字符串以及较短的字符串等特殊情形。 --- ### 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串字符,即 \(O(k)\),这里 \(k\) 表示字符串同的字符数。 ---
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