发布时间:2023-05-18 08:30
给定一个字符串s
,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为"abc",所以其长度为 3
示例2
输入: s = "bbbbbb"
输出: 1
解释:因为无重复字符的最长子串为 “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为"wke",所以其长度为 3.
以示例1的字符串abcabcbb为例,找出从每一个字符开始的,不包含重复字符的最长子串,那么其中最长的字符串即为答案。
对于示例1中的字符串,列举以下结果,其中括号表示选中的字符以及最长的字符串:
从上面数据中发现,如果依次递增地枚举子串的起始位置,那么子串的结束位置也是递增的!原因在于,假设选择字符串的第k个字符作为起始位置,并且得到了不包含重复字符的最长子串的结束位置为rk,那么当选择k+1到rk的字符显然是不重复的,并且由于少了原本的第k个字符,可以尝试继续增大rk,直到右侧出现了重复字符为止。
这样一来,就可以使用「滑动窗口」来解决这个问题:
判断重复字符
在上面流程中,还需要使用一种数据结构判断 是否有重复的字符,常用的数据结构为哈希集合(HashSet)。在左指针向右移动的时候,从哈希集合中移除一个字符,在右指针向右移动的时候,往哈希集合中添加一个字符。
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
// 哈希集合,记录每个字符是否出现过
Set<Character> occ = new HashSet<Character>();
int n = s.length();
// 右指针,初始值为 -1,相当于我们在字符串的左边界的左侧,还没有开始移动
int rk = -1, ans = 0;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (i != 0) {
// 左指针向右移动一格,移除一个字符
occ.remove(s.charAt(i - 1));
}
while (rk + 1 < n && !occ.contains(s.charAt(rk + 1))) {
// 不断地移动右指针
occ.add(s.charAt(rk + 1));
++rk;
}
// 第 i 到 rk 个字符是一个极长的无重复字符子串
ans = Math.max(ans, rk - i + 1);
}
return ans;
}
}
复杂度分析