【LeetCode】3、无重复字符的最长子串

本文解析了如何使用双指针滑动窗口技巧解决LeetCode题目《无重复字符最长子串》。通过实例演示,逐步揭示了如何在字符串中找到最长不包含重复字符的子串,以及Java代码实现。

题目链接:

https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/

变更:无重复子串的最长子串的内容(求子串,原题求子串长度)

思路:双指针滑动窗口法

思路分析示例

frankissohandsome为例,我们要从中找出我们想要的子串,那少不了需要遍历,我们设置两个变量from,to,分别存储寻找的目标子串在原字符串中的首尾位置。

首先,fromto的初始值都为0(String的序号从0开始),子串长度length = 1,最大子串长度maxLength = 1。

然后,我们将to的指向往后移动,并判断新遍历的字符是否已经存在于子串中,如果不存在,则将其加入子串中,并将length进行自增。

在这里插入图片描述

直到找到一个已存在于子串中的字符,或者to到达字符串的末尾。这里,我们找到了一个重复的s,序号为7,此时的子串为frankis,将此时的子串长度与最大子串长度相比较(目前为0),如果比最大子串长度大,则将最大子串长度设置为当前子串长度7
在这里插入图片描述

接下来,我们继续寻找符合条件的子串,这里比较关键的一点是下一个子串的起始位置,这里我们将from直接跳到了序号为7的位置,因为包含ss的子串显然都不能满足要求。
在这里插入图片描述

依照之前的方法,找到第二个候选的子串sohand,长度为6,比目前的最大子串长度小,所以不是目标子串。
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接着继续寻找,找到另一个候选子串ohands,长度小于最大子串长度,不是我们的目标子串
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继续寻找

在这里插入图片描述

to到达了字符串末尾,找到另一个候选子串handsome,长度大于最大子串长度,这就是我们的目标子串。
在这里插入图片描述

Java代码

    public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        int result = 0;
        for (int start = 0, end = 0; end < s.length(); end++) {
            char strChar = s.charAt(end);
            if (map.containsKey(strChar)) {
                start = Math.max(start, map.get(strChar));
            }
            result = Math.max(result, end - start + 1);
            map.put(strChar, end + 1);
        }
        return result;
    }

    public static String longestSubstring(String s) {
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        int result = 0;
        int begin = 0;
        for (int start = 0, end = 0; end < s.length(); end++) {
            char strChar = s.charAt(end);
            if (map.containsKey(strChar)) {
                start = Math.max(start, map.get(strChar));
            }

            if (end - start + 1 >= result) {
                begin = start;
                result = end - start + 1;
            }
//            result = Math.max(result, end - start + 1);
//            System.out.println("start:"+start+" end:"+end+" result"+result);
            map.put(strChar, end + 1);
        }
        return s.substring(begin, begin + result);
    }

### LeetCode &#39;无重复字符长子&#39; 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 `&#39;c&#39;` 之前未检测到重复,此时 `max_length=3` - 发现有重复字符 `&#39;a&#39;` 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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