3. 无重复字符的最长子串-LeetCode(C++)

3. 无重复字符的最长子串

题目

给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串的长度。

提示:

  • 0 <= s.length <= 5 * 104
  • s 由英文字母、数字、符号和空格组成
示例

示例 1:

输入: s = "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: s = "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: s = "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。
题解 - 滑动窗口

来自Ikaruga滑动窗口

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        vector<int> count(256, 0);//存储字符的出现次数
        int left = 0;
        int maxLength = 0;
        for(int right = 0; right < s.size(); right++){
            // 更新字符出现次数
            count[s[right]]++;
            // 如果有重复字符出现,移动左边界,直到窗口内没有重复字符
            while (count[s[right]] > 1) {
                count[s[left]]--;
                left++;
            }
            // 更新最大长度
            maxLength = max(maxLength, right - left + 1);
        }
        return maxLength;
    }
};
### 解法分析 解决“无重复字符长子”问题的高效方法是使用**滑动窗口**技巧。该方法通过维护一个窗口,窗口内始终不包含重复字符。窗口的左右边界分别由两个指针控制,通过哈希表或数组记录字符近出现的位置,从而判断是否需要移动左指针以保持窗口的有效性。 #### 1. 滑动窗口法 滑动窗口法的时间复杂度为 $O(n)$,其中 $n$ 是字符的长度。它通过单次遍历字符,动态调整窗口的左右边界,从而找出无重复字符的子。 ```cpp class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { vector<int> charIndex(128, -1); // 用于记录每个字符近出现的位置 int maxLen = 0; int start = 0; // 窗口的起始位置 for (int end = 0; end < s.size(); end++) { char currentChar = s[end]; if (charIndex[currentChar] >= start) { // 如果当前字符已经出现在窗口内,则更新窗口的起始位置 start = charIndex[currentChar] + 1; } charIndex[currentChar] = end; // 更新字符的位置 maxLen = max(maxLen, end - start + 1); // 计算当前窗口长度 } return maxLen; } }; ``` #### 2. 使用哈希表 除了使用固定大小的数组记录字符位置,也可以使用哈希表(`unordered_map`)来动态存储字符的位置信息。 ```cpp class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { unordered_map<char, int> charMap; int maxLen = 0; int start = 0; for (int end = 0; end < s.size(); end++) { if (charMap.count(s[end])) { // 如果字符已经出现过,并且其位置在窗口内,则更新窗口起始位置 start = max(start, charMap[s[end]] + 1); } charMap[s[end]] = end; // 更新字符的位置 maxLen = max(maxLen, end - start + 1); // 更新大长度 } return maxLen; } }; ``` #### 3. 使用布尔数组 另一种方法是使用布尔数组记录字符是否已经在当前窗口中出现,这种方法适用于字符集较小的情况(如 ASCII)。 ```cpp class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { bool used[128] = {false}; int maxLen = 0; int left = 0, right = 0; while (right < s.size()) { if (used[s[right]]) { // 如果当前字符已存在,则移动左指针并更新数组 used[s[left++]] = false; } else { used[s[right++]] = true; maxLen = max(maxLen, right - left); } } return maxLen; } }; ``` ### 总结 - **滑动窗口法**是优解法,时间复杂度为 $O(n)$,空间复杂度为 $O(m)$($m$ 为字符集大小)。 - **哈希表**方法灵活性更强,适用于字符集较大的情况。 - **布尔数组**方法适用于字符集较小的情况,实现简单且效率较高。 这些方法都可以通过 LeetCode 测试用例,并且在性能上表现良好。 --- ###
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