【优选算法】——滑动窗口——3. 无重复字符的最长子串

简介: 【优选算法】——滑动窗口——3. 无重复字符的最长子串

1.题目


3. 无重复字符的最长子串


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。(即为连续的)


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。

提示:


0 <= s.length <= 5 * 104

s 由英文字母、数字、符号和空格组成

2.解法⼀(暴⼒求解)(不会超时,可以通过):



1.算法思路:


枚举「从每⼀个位置」开始往后,⽆重复字符的⼦串可以到达什么位置。找出其中⻓度最⼤的即

可。


在往后寻找⽆重复⼦串能到达的位置时,可以利⽤「哈希表」统计出字符出现的频次,来判断什么

时候⼦串出现了重复元素。


2.图解

image.png


3.代码实现——C++

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int ret = 0; // 记录结果
        int n = s.length();
        // 1. 枚举从不同位置开始的最⻓重复⼦串
        // 枚举起始位置
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            // 创建⼀个哈希表,统计频次
            int hash[128] = {0};
            // 寻找结束为⽌
            for (int j = i; j < n; j++) {
                hash[s[j]]++;       // 统计字符出现的频次
                if (hash[s[j]] > 1) // 如果出现重复的
                    break;
                // 如果没有重复,就更新 ret
                ret = max(ret, j - i + 1);
            }
        }
        // 2. 返回结果
        return ret;
    }
};

image.png


3.解法⼆(滑动窗⼝):



1.算法思路:


研究的对象依旧是⼀段连续的区间,因此继续使⽤「滑动窗⼝」思想来优化。

让滑动窗⼝满⾜:窗⼝内所有元素都是不重复的。

做法:右端元素 ch 进⼊窗⼝的时候,哈希表统计这个字符的频次:

▪ 如果这个字符出现的频次超过 1 ,说明窗⼝内有重复元素,那么就从左侧开始划出窗⼝,

直到 ch 这个元素的频次变为 1 ,然后再更新结果。

▪ 如果没有超过1 ,说明当前窗⼝没有重复元素,可以直接更新结果


2.图解

image.png


3.代码实现


1.C语言

注意: 使用哈希表来统计字符出现的次数,哈希表的大小为 128 是因为该题目中使用的字符集为 ASCII 字符集,ASCII 字符共有 128 个字符(包括控制字符和可打印字符),因此使用大小为 128 的哈希表可以准确地记录每个字符的出现次数


int max(int a, int b) {
    return a > b ? a : b;
}
int lengthOfLongestSubstring(char* s) {
    int a[128] = {0}; // 使用哈希表来统计字符出现的次数,ASCII 字符共有 256 种
    int left = 0, right = 0, ret = 0, n = strlen(s);
    while (right < n) {
        a[s[right]]++;
        while (a[s[right]] > 1) {
            a[s[left++]]--;
        }
        ret = max(ret, right - left + 1);
        right++;
    }
    return ret;
}

image.png

2.C++

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int hash[128] = {0}; // 使⽤数组来模拟哈希表
        int left = 0, right = 0, n = s.size();
        int ret = 0;
        while (right < n) {
            hash[s[right]]++;                 // 进⼊窗⼝
            while (hash[s[right]] > 1)        // 判断
                hash[s[left++]]--;            // 出窗⼝
            ret = max(ret, right - left + 1); // 更新结果
            right++;                          // 让下⼀个元素进⼊窗⼝
        }
        return ret;
    }
};

image.png

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