3.无重复字符的最大长度

题目

给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: “abcabcbb”
输出: 3
解释: 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: “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: “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。

分析

  • 求最值问题,前面都是1后面都是0,和前面都是0后面都是1是两种常用的二分思维模型
  • 本题求最长无重复字符子串,可以假设最长长度为总长度的一半,判断是否能找到这样的子串,如果找不到,那么大于这个长度的子串一定也找不到。这就需要把长度减为一半的一半,依次类推,直到找到最大长度可以找到为止。本题的二分模型是前面都是1,后面都是0,找到最后一个1.
  • 判断某个长度的无重复子串是否存在,可以用滑动窗口法。

代码

class Solution {
    public:
    unordered_map<char, int> m;//用hash表存字符和字符个数的对应关系
    int check(string s, int mid) {
        int cnt = 0;
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            m[s[i]] += 1;
            if (m[s[i]] == 1) cnt += 1;
            if (i >= mid) {
                m[s[i - mid]] -= 1;//维护滑动窗口中不重复字符的个数
                if (m[s[i - mid]] == 0) cnt -= 1;
            }
            if (cnt == mid) return 1;
        }
    }
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int head = 0, tail = s.length(), mid;
        while (head < tail) {
            mid = (head + tail + 1) >> 1;
            if (check(s, mid)) head = mid;
            else tail = mid - 1;
        }
        return head;
    }
}
### Python 实现无重复字符的最长子串算法 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`,因为最长的无重复子串是 `"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,最坏情况下需储存整个字符串的字符,即 \(O(k)\),这里 \(k\) 表示字符串中同的字符数。 ---
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