您的位置:首页 > 娱乐 > 明星 > 职业生涯规划大赛获奖作品_沉浸式展厅搭建商_疫情放开最新消息今天_最新国际新闻头条今日国际大事件

职业生涯规划大赛获奖作品_沉浸式展厅搭建商_疫情放开最新消息今天_最新国际新闻头条今日国际大事件

2024/12/22 15:01:12 来源:https://blog.csdn.net/yanceyxin/article/details/144595854  浏览:    关键词:职业生涯规划大赛获奖作品_沉浸式展厅搭建商_疫情放开最新消息今天_最新国际新闻头条今日国际大事件
职业生涯规划大赛获奖作品_沉浸式展厅搭建商_疫情放开最新消息今天_最新国际新闻头条今日国际大事件
链接无重复字符的最长子串
题序号3
类型字符串
解题方法滑动窗口
难度中等

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

解题

  1. 核心要点:这个问题可以通过滑动窗口的方法来解决。滑动窗口表示当前考虑的子串的范围,我们通过移动窗口的边界来找到不含有重复字符的最长子串。

    • 初始化:定义两个指针 left 和 right 分别表示窗口的左右边界,以及一个哈希表 char_index_map 来存储字符及其索引。
    • 扩展窗口:将 right 指针向右移动,扩展窗口,直到遇到重复的字符。
    • 更新最大长度:在每次移动 right 指针时,更新不含有重复字符的子串的最大长度。
    • 收缩窗口:当遇到重复的字符时,移动 left 指针,收缩窗口,直到重复的字符被移出窗口。
    • 重复步骤2-4:直到 right 指针到达字符串的末尾。
  2. 时间复杂度: O(n)

  3. 空间复杂度:O(n)

  4. c++ 实现算法

class Solution {
public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {unordered_map<char, int> map; // 哈希表记录字符的最新索引,map 的键是字符,值是该字符的最后出现的索引位置int max_len = 0; // 最长子串长度int left = 0; // 滑动窗口的左边界for (int right = 0; right < s.size(); ++right) {// 如果当前字符在窗口内出现过,更新窗口的左边界//如果 map.find(s[right]) 返回的不是 map.end(),意味着哈希表中存在字符 s[right],//也就是说,字符 s[right] 在哈希表中出现过。//如果返回 map.end(),则说明哈希表中没有这个字符,即字符 s[right] 没有在哈希表中出现过。//map[s[right]] >= left,字符 s[right] 在窗口中的 上一次出现的位置 //大于等于当前窗口的左边界 left,那么就说明它是重复的。if (map.find(s[right]) != map.end() && map[s[right]] >= left) {//将 left 更新为字符 s[right] 最新出现位置的下一个位置left = map[s[right]] + 1;}// 更新当前字符的最新位置map[s[right]] = right;// 计算当前窗口的大小,更新最大长度max_len = max(max_len, right - left + 1);}return max_len;}
};
  1. 演示:以示例1为例

遍历字符串 s,right 从 0 到 7:

  1. right = 0,字符 ‘a’: map.find(s[right]) != map.end() 检查字符 ‘a’ 是否已经出现过。由于 map 为空,所以字符 ‘a’ 不在其中。 更新哈希表:map[‘a’] = 0。字符 ‘a’ 的最新索引是 0。计算当前窗口大小:right - left + 1 = 0 - 0 + 1 = 1。 更新 max_len:max_len = max(0,1) = 1。

  2. right = 1,字符 ‘b’: map.find(s[right]) != map.end() 检查字符 ‘b’ 是否已经出现过。字符 ‘b’ 不在哈希表中。 更新哈希表:map[‘b’] = 1。字符 ‘b’ 的最新索引是 1。计算当前窗口大小:right - left + 1 = 1 - 0 + 1 = 2。 更新 max_len:max_len = max(1, 2) = 2。

  3. right = 2,字符 ‘c’: map.find(s[right]) != map.end() 检查字符 ‘c’ 是否已经出现过。字符 ‘c’ 不在哈希表中。 更新哈希表:map[‘c’] = 2。字符 ‘c’ 的最新索引是 2。计算当前窗口大小:right - left + 1 = 2 - 0 + 1 = 3。 更新 max_len:max_len = max(2, 3) = 3。

  4. right = 3,字符 ‘a’: map.find(s[right]) != map.end() 检查字符 ‘a’ 是否已经出现过。字符 ‘a’ 已经在 map 中,且它的索引是 0(小于 right = 3)。 由于 ‘a’ 重复了,我们需要更新滑动窗口的左边界: left = map[‘a’] + 1 = 0 + 1 = 1,新的左边界是 1,即跳过 a 在左边的位置。 更新哈希表:map[‘a’] = 3。字符 ‘a’ 的最新索引是 3。 计算当前窗口大小:right - left + 1 = 3 - 1 + 1 = 3。 max_len 仍然是 3(不更新)。

  5. right = 4,字符 ‘b’: map.find(s[right]) != map.end() 检查字符 ‘b’ 是否已经出现过。字符 ‘b’ 已经在 map 中,且它的索引是 1(小于 right = 4)。 由于 ‘b’ 重复了,我们需要更新滑动窗口的左边界: left = map[‘b’] + 1 = 1 + 1 = 2,新的左边界是 2,即跳过 b 在左边的位置。 更新哈希表:map[‘b’] = 4。字符 ‘b’ 的最新索引是 4。 计算当前窗口大小:right - left + 1 = 4 - 2 + 1 = 3。 max_len 仍然是 3(不更新)。

  6. right = 5,字符 ‘c’: map.find(s[right]) != map.end() 检查字符 ‘c’ 是否已经出现过。字符 ‘c’ 已经在 map 中,且它的索引是 2(小于 right = 5)。 由于 ‘c’ 重复了,我们需要更新滑动窗口的左边界: left = map[‘c’] + 1 = 2 + 1 = 3,新的左边界是 3,即跳过 c 在左边的位置。 更新哈希表:map[‘c’] = 5。字符 ‘c’ 的最新索引是 5。 计算当前窗口大小:right - left + 1 = 5 - 3 + 1 = 3。 max_len 仍然是 3(不更新)。

  7. right = 6,字符 ‘b’: map.find(s[right]) != map.end() 检查字符 ‘b’ 是否已经出现过。字符 ‘b’ 已经在 map 中,且它的索引是 4(小于 right = 6)。 由于 ‘b’ 重复了,我们需要更新滑动窗口的左边界: left = map[‘b’] + 1 = 4 + 1 = 5,新的左边界是 5,即跳过 b在左边的位置。 更新哈希表:map[‘b’] = 6。字符 ‘b’ 的最新索引是 6。 计算当前窗口大小:right - left + 1 = 6 - 5 + 1 = 2。 max_len 仍然是 3(不更新)。

  8. right = 7,字符 ‘b’: map.find(s[right]) != map.end() 检查字符 ‘b’ 是否已经出现过。字符 ‘b’ 已经在 map 中,且它的索引是 6(小于 right = 7)。 由于 'b’重复了,我们需要更新滑动窗口的左边界: left = map[‘b’] + 1 = 6 + 1 = 7,新的左边界是 7,即跳过 b 在左边的位置。 更新哈希表:map[‘b’] = 7。字符 ‘b’ 的最新索引是 7。 计算当前窗口大小:right - left + 1 = 7 - 7 + 1 = 1。 max_len 仍然是 3(不更新)。

  1. c++ demo
#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <algorithm>
using namespace std;class Solution {
public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {unordered_map<char, int> map; // 哈希表记录字符的最新索引,map 的键是字符,值是该字符的最后出现的索引位置int max_len = 0; // 最长子串长度int left = 0; // 滑动窗口的左边界for (int right = 0; right < s.size(); ++right) {// 如果当前字符在窗口内出现过,更新窗口的左边界//如果 map.find(s[right]) 返回的不是 map.end(),意味着哈希表中存在字符 s[right],//也就是说,字符 s[right] 在哈希表中出现过。//如果返回 map.end(),则说明哈希表中没有这个字符,即字符 s[right] 没有在哈希表中出现过。//map[s[right]] >= left,字符 s[right] 在窗口中的 上一次出现的位置 //大于等于当前窗口的左边界 left,那么就说明它是重复的。if (map.find(s[right]) != map.end() && map[s[right]] >= left) {//将 left 更新为字符 s[right] 最新出现位置的下一个位置left = map[s[right]] + 1;}// 更新当前字符的最新位置map[s[right]] = right;// 计算当前窗口的大小,更新最大长度max_len = max(max_len, right - left + 1);}return max_len;}
};int main() {Solution sol;string s = "abcabcbb";cout << "The length of the longest substring without repeating characters is: " << sol.lengthOfLongestSubstring(s) << endl;return 0;
}

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com