【优选算法】——滑动窗口——3. 无重复字符的最长子串

简单学C

1304人浏览 · 2024-05-14 18:12:48

简单学C · 2024-05-14 18:12:48 发布

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1.题目

2.解法⼀（暴⼒求解）（不会超时，可以通过）：

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

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;
    }
};

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

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;
}

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;
    }
};