【LeetCode】无重复字符的最长子串

本文分享了解决LeetCode上无重复字符最长子串问题的思路与Java实现。通过一次遍历和散列表记录字符出现次数,高效找到最长无重复子串的长度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

断断续续的,也在写点LeetCode上的题(当然是偏简单的那种啦)。就顺便把自己解题的一些思路粘在这里吧。

无重复字符的最长子串

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 1:
输入: “abcabcbb”
输出: 3
解释: 无重复字符的最长子串是 “abc”,其长度为 3。

示例 2:
输入: “bbbbb”
输出: 1
解释: 无重复字符的最长子串是 “b”,其长度为 1。

示例 3:
输入: “pwwkew”
输出: 3
解释: 无重复字符的最长子串是 “wke”,其长度为 3。请注意,答案必须是一个子串,“pwke” 是一个子序列 而不是子串

~~

首先,从前往后依次遍历输入字符串的各个元素。所有的操作都是在这次遍历中完成的。
嗯,我们仍然可以用散列的方法。声明一个数组hashTale[128],初始化为0。在遍历的过程中,将出现的字符(作为下标)对应的元素进行自增操作,同时子串长度++。若其自增后超过了1,结束本次子串的录入(记本子串的长度为最大MAX)。格式化hashTable[128],接着遍历,从新开始子串的录入。若从新开始录入的子串长度超过了预定的MAX,将其值赋给MAX。
这样直至遍历结束,返回MAX。
关于子串的从新录入,有一点细节要补充。录入的起点应为遍历的当前字符前一次出现的位置,的后一个位置(这里我进行了倒序遍历查找)。是不是有点拗口。。。这样又产生了下标可能越界的问题。
嗯……LeetCode的题写起来挺吃力的……
最后终于把这个中等难度的题AC了

完整代码:

import java.util.Scanner;

public class LongestSubstring {

	public static void main(String[] args) {
		Scanner input = new Scanner(System.in);
		
		System.out.print("请输入一串字符>  ");
		String original = input.next();
		
		int MAX = lengthOfLongestSubstring(original);
		System.out.println(MAX);
	}

	public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
		int[] hashTable = new int[128];
		int MAX = 0, subLength = 0;
		int length = s.length();
		for(int i = 0; i < length;) {
			hashTable[s.charAt(i)]++;
			if(hashTable[s.charAt(i)] == 1) {
				subLength++;
			}
			else {
				MAX = MAX > subLength ? MAX : subLength;
				subLength = 1;
				for(int j = i - 1; j >= 0; j--) {
					if(s.charAt(j) == s.charAt(i)) {
						i = j + 1;
						break;
					}
				}
				if(i >= length) {
					break;
				}
				else {
					for(int j = 0; j < 128; j++) {
						if(j == s.charAt(i))
							hashTable[j] = 1;
						else
							hashTable[j] = 0;
					}
				}
			}
			i++;
		}
		MAX = MAX > subLength ? MAX : subLength;
		return MAX;
	}
}
### LeetCode '无重复字符长子' 的 Python 实现 此问题的目标是从给定字符中找到不包含任何重复字符的长子长度。以下是基于滑动窗口算法的一种高效解决方案。 #### 方法概述 通过维护一个动态窗口来跟踪当前无重复字符的子范围,可以有效地解决该问题。具体来说,利用哈希表记录每个字符近一次出现的位置,并调整窗口左边界以排除重复项。 #### 代码实现 以下是一个标准的 Python 解决方案: ```python def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int: char_index_map = {} # 存储字符及其新索引位置 max_length = 0 # 记录大子长度 start = 0 # 当前窗口起始位置 for i, char in enumerate(s): # 遍历字符 if char in char_index_map and char_index_map[char] >= start: # 如果发现重复字符,则更新窗口起点 start = char_index_map[char] + 1 char_index_map[char] = i # 更新或新增字符对应的索引 current_length = i - start + 1 # 当前窗口大小 max_length = max(max_length, current_length) # 更新大长度 return max_length ``` 上述代码的核心逻辑在于使用 `char_index_map` 来存储已访问过的字符以及它们后出现的位置[^1]。当遇到重复字符时,重新计算窗口的起始点并继续扩展窗口直到遍历结束[^2]。 对于输入 `"abcabcbb"`,执行过程如下: - 初始状态:`start=0`, `max_length=0` - 处理到第3个字符 `'c'` 之前未检测到重复,此时 `max_length=3` - 发现有重复字符 `'a'` 后移动窗口左侧至新位置,终返回结果为 `3`. 同样地,在处理像 `"bbbbb"` 这样的极端情况时也能正确得出答案为 `1`[^4]. #### 时间复杂度与空间复杂度分析 时间复杂度 O(n),其中 n 是字符长度;因为每个字符多被访问两次——加入和移除窗口各一次。 空间复杂度 O(min(m,n)) ,m 表示 ASCII 字符集大小 (通常固定为128), 而 n 取决于实际输入字符长度[^5]. ---
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