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用【滑动窗口】 比较长度,用 Hash Table 记录位置

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MickyInvQ
发布2020-12-07 10:37:06
3450
发布2020-12-07 10:37:06
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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: 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。 示例 4:

输入: s = “” 输出: 0

提示:

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

滑动窗口
暴力解法时间复杂度较高,会达到 O(n^2)O(n2),故而采取滑动窗口的方法降低时间复杂度
定义一个 map 数据结构存储 (k, v),其中 key 值为字符,value 值为字符位置 +1,加 1 表示从字符位置后一个才开始不重复
我们定义不重复子串的开始位置为 start,结束位置为 end
随着 end 不断遍历向后,会遇到与 [start, end] 区间内字符相同的情况,此时将字符作为 key 值,获取其 value 值,并更新 start,此时 [start, end] 区间内不存在重复字符
无论是否更新 start,都会更新其 map 数据结构和结果 ans。
时间复杂度:O(n)O(n)
class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int n = s.length(), ans = 0;
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        for (int end = 0, start = 0; end < n; end++) {
            char alpha = s.charAt(end);
            if (map.containsKey(alpha)) {
                start = Math.max(map.get(alpha), start);
            }
            ans = Math.max(ans, end - start + 1);
            map.put(s.charAt(end), end + 1);
        }
        return ans;
    }
}
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原始发表:2020-12-02 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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