滑动窗口--[3]无重复字符的最长子串/medium
2024-01-01 08:42:32
[3]无重复字符的最长子串
1、题目
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 * 104
s 由英文字母、数字、符号和空格组成
2、题目分析
求区间极值,则考虑使用滑动窗口
3、解题步骤
- 初始化 3 个变量:
a. 滑动窗口左指针=0;
b. 最长滑动窗口长度=0;
c. map–存放字符及对应下标,以空间换时间, - 遍历字符串,对于每个字符做下面 3 步:
a. 若当前字符在当前滑动窗口已存在,则滑动窗口左指针的位置=窗口内跟当前字符相同的字符的下标+1;
b. 以 key,value 形式将当前字符和其下标,put 到 map 中
c. 计算当前滑动窗口长度,并保留至今最大的滑动窗口长度
4、复杂度最优解代码示例
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
// a. 滑动窗口左指针=0
int left = 0;
// b. 最长滑动窗口长度=0;
int max = 0;
// c. map--存放字符及对应下标,以空间换时间,
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
// 2. 遍历字符串,对于每个字符做下面 3 步:
Integer preIndex = map.get(s.charAt(i));
if (preIndex != null && preIndex >= left) {
// a. 若当前字符在当前滑动窗口已存在,则滑动窗口左指针的位置=窗口内跟当前字符相同的字符的下标+1;
left = preIndex + 1;
}
// b. 以 key,value 形式将当前字符和其下标,put 到 map 中
map.put(s.charAt(i), i);
// c. 计算当前滑动窗口长度,并保留至今最大的滑动窗口长度
max = Math.max(max, i - left + 1);
}
return max;
}
5、抽象与扩展
- 求区间极值,则考虑使用滑动窗口
- 滑动窗口的思路,并不是局限于固定长度,只要是将数据分段来处理极值,就可以考虑用滑动窗口的思路
- 滑动窗口,有 3 个点
a. 窗口更替的条件(像本题的窗口更替条件=窗口内重复字符)
b. 对窗口外数据的处理(map 会将老字符替换为新字符)
c. 对窗口内数据的处理(共存与 map 中)
文章来源:https://blog.csdn.net/fujuacm/article/details/135306720
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