刚刚开始写算法题，轻点喷

来题目献上给定一个字符串 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:

ini 复制代码

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:

ini 复制代码

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:

makefile 复制代码

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

第一次解答

来第一遍解答，也是我第一个想法

js 复制代码

/**
 * @param {string} s
 * @return {number}
 */
// 计算最长无重复字符子串的长度的函数
var lengthOfLongestSubstring = function (s) {
    // 将输入字符串转换为字符数组
    const arr = s.split('');
    // 初始化最大长度变量
    let max = 0;

    // 遍历数组中的每个字符
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        // 初始化用于子串遍历的第二个指针
        let j = i + 1;
        // 数组用于存储当前子串
        const str = [];
        // 将第一个字符添加到子串中
        str.push(arr[i]);

        // 只要字符不重复且第二个指针在数组范围内，就继续将字符添加到子串中
        while (!str.includes(arr[j]) && j < arr.length) {
            str.push(arr[j]);
            j++;
        }

        // 如果当前子串更长，则更新最大长度
        max = max > str.length ? max : str.length;
    }

    // 返回最长无重复字符子串的长度
    return max;
};

这个解题思路就是创建一个数组，只要这个字符在这个数组中不存在，就将这个字符添加进去，直到数组中已经有这个字符结束，然后将这个数组的长度记录跟之前的max值对比，选择大的记录，最后将这个max返回。

这种解法的时间复杂度为O(n^2)，空间复杂度为O(n)。所以提交结果是

第二次解答

来继续，让我们想想怎么优化。

js 复制代码

// 计算最长无重复字符子串的长度的函数
var lengthOfLongestSubstring = function (s) {
    // 使用哈希集合来记录当前窗口中的字符出现情况
    const set = new Set();
    // 指针p初始化为-1，相当于在字符串的左边界的左侧，还没有开始移动
    let p = -1;
    // 用于存储最长无重复字符子串的长度
    let max = 0;

    // 遍历整个字符串
    for (let i = 0; i < s.length; i++) {
        // 移除窗口的左侧字符
        if (i != 0) {
            set.delete(s.charAt(i - 1));
        }

        // 不断移动右侧指针，直到遇到重复字符或到达字符串末尾
        while (p + 1 < s.length && !set.has(s.charAt(p + 1))) {
            set.add(s.charAt(p + 1));
            p++;
        }

        // 更新最长无重复字符子串的长度
        max = Math.max(max, p + 1 - i);
    }

    // 返回最长无重复字符子串的长度
    return max;
};

这种解法的思路就是滑动窗口，创建一个哈希集合，移动指针，当这个集合中没有这个字符就加入哈希集合，可以保证在移动指针的时候这个哈希集合中一直是非重复的，当指针所移动到的字符哈希集合中有了就移动第一个指针(虚拟的，在这个里面的操作就是将哈希集合前面的字符串删除)，直到p这个指针对应的字符在哈希集合中没有在进行添加操作，最后统计最大那个字符串。(优秀)

这种解法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(min(n, m))。