详解无重复字符的最长子串

一、题目描述

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。

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 * 10^4

s由英文字母、数字、符号和空格组成

二、题目解析

很经典的滑动窗口的题目。

具体操作如下：

1、定义需要维护的变量，对于此题来说，要求是最大长度，同时又涉及去重，因此需要一个哈希表。

2、定义窗口的首尾端 (start, end)， 然后滑动窗口。

3、窗口的右端位置从 0 开始，可以一直移动到尾部。

4、如果哈希表中存储了即将加入滑动窗口的元素，那么需要不断的把窗口左边的元素移除窗口。

5、此时，滑动窗口可以接纳新增元素。

三、参考代码

1、Java 代码

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//作者：程序员吴师兄
//代码有看不懂的地方一定要私聊咨询吴师兄呀
//无重复字符的最长子串（LeetCode 3）：https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/
classSolution{
publicintlengthOfLongestSubstring(Strings){

//滑动窗口模板化解题，五步走策略

//【1、定义需要维护的变量】

//对于此题来说，要求是最大长度
intmaxLen=0;

//同时又涉及去重，因此需要一个哈希表
HashSethash=newHashSet();

//【2、定义窗口的首尾端(start,end)，然后滑动窗口】

//窗口的左端位置从0开始
intstart=0;

//窗口的右端位置从0开始，可以一直移动到尾部
for(intend=0;end< s.length() ; end++ ){

            // 【3、更新需要维护的变量, 有的变量需要一个 if 语句来维护 (比如最大最小长度)】

            // 【4、如果题目的窗口长度可变: 这个时候一般涉及到窗口是否合法的问题】
            //  如果当前窗口不合法时, 用一个 while 去不断移动窗口左指针, 从而剔除非法元素直到窗口再次合法

            // 如果哈希表中存储了即将加入滑动窗口的元素
            while(hash.contains(s.charAt(end))){
                
                // 那么需要不断的把窗口左边的元素移除窗口

                // 把 s.charAt(start) 移除记录
                hash.remove(s.charAt(start));

                // 窗口左端向右移动
                start++;
            }

            // 此时，滑动窗口可以接纳 s.charAt(end)
            hash.add(s.charAt(end));

            // 维护变量 maxLen
            maxLen = Math.max(maxLen,end - start + 1);

        }

        // 【5、返回所需要的答案】
        return maxLen;

    }
}

2、C++ 代码

classSolution{
public:
intlengthOfLongestSubstring(strings){

//滑动窗口模板化解题，五步走策略

//【1、定义需要维护的变量】

//对于此题来说，要求是最大长度
intmaxLen=0;

//同时又涉及去重，因此需要一个哈希表
unordered_sethash;

//【2、定义窗口的首尾端(start,end)，然后滑动窗口】

//窗口的左端位置从0开始
intstart=0;

//窗口的右端位置从0开始，可以一直移动到尾部
for(intend=0;end< s.length() ; end++ ){

            // 【3、更新需要维护的变量, 有的变量需要一个 if 语句来维护 (比如最大最小长度)】

            // 【4、如果题目的窗口长度可变: 这个时候一般涉及到窗口是否合法的问题】
            //  如果当前窗口不合法时, 用一个 while 去不断移动窗口左指针, 从而剔除非法元素直到窗口再次合法

            // 如果哈希表中存储了即将加入滑动窗口的元素
            while(hash.count(s[end])){
                
                // 那么需要不断的把窗口左边的元素移除窗口

                // 把 s.charAt(start) 移除记录
                hash.erase(s[start]);

                // 窗口左端向右移动
                start++;
            }

            // 此时，滑动窗口可以接纳 s.charAt(end)
            hash.insert(s[end]);

            // 维护变量 maxLen
            maxLen = max(maxLen,end - start + 1);

        }

        // 【5、返回所需要的答案】
        return maxLen;

    }
};

3、Python 代码

classSolution:
deflengthOfLongestSubstring(self,s:str)->int:
#滑动窗口模板化解题，五步走策略

#【1、定义需要维护的变量】

#对于此题来说，要求是最大长度
maxLen=0

#同时又涉及去重，因此需要一个哈希表
hash=set()

#【2、定义窗口的首尾端(start,end)，然后滑动窗口】

#窗口的左端位置从0开始
start=0

#窗口的右端位置从0开始，可以一直移动到尾部
forendinrange(len(s)):

#【3、更新需要维护的变量,有的变量需要一个if语句来维护(比如最大最小长度)】

#【4、如果题目的窗口长度可变:这个时候一般涉及到窗口是否合法的问题】
#如果当前窗口不合法时,用一个while去不断移动窗口左指针,从而剔除非法元素直到窗口再次合法

#如果哈希表中存储了即将加入滑动窗口的元素
whiles[end]inhash:

#那么需要不断的把窗口左边的元素移除窗口

#把s.charAt(start)移除记录
hash.remove(s[start])

#窗口左端向右移动
start+=1

#此时，滑动窗口可以接纳s.charAt(end)
hash.add(s[end])

#维护变量maxLen
maxLen=max(maxLen,end-start+1)

#【5、返回所需要的答案】
returnmaxLen

四、复杂度分析

时间复杂度：O(N)，其中 N是字符串的长度。左指针和右指针分别会遍历整个字符串一次。

空间复杂度：O(∣Σ∣)，其中 Σ 表示字符集（即字符串中可以出现的字符），∣Σ∣ 表示字符集的大小。

审核编辑：刘清