LeetCode 热题100 3. 无重复字符的最长子串

LeetCode 热题100 | 3. 无重复字符的最长子串

大家好,今天我们来解决一道经典的算法题------无重复字符的最长子串。这道题在 LeetCode 上被标记为中等难度,要求我们找出一个字符串中不含有重复字符的最长子串的长度。下面我将详细讲解解题思路,并附上 Python 代码实现。


题目描述

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:

plaintext 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。

解题思路

这道题的核心是找到一个不包含重复字符的子串,并返回其最大长度。我们可以使用 滑动窗口 来解决这个问题。

核心思想

  1. 滑动窗口

    • 使用两个指针 leftright 表示当前子串的左右边界。
    • 使用一个哈希集合 char_set 来记录当前子串中的字符。
  2. 窗口扩展

    • 移动 right 指针,将字符加入 char_set
    • 如果字符已经存在于 char_set 中,则移动 left 指针,直到 char_set 中不再有重复字符。
  3. 更新最大长度

    • 每次扩展窗口后,更新最大子串长度。

代码实现

python 复制代码
def lengthOfLongestSubstring(s):
    """
    :type s: str
    :rtype: int
    """
    char_set = set()  # 用于记录当前子串中的字符
    left = 0  # 滑动窗口的左边界
    max_length = 0  # 最大子串长度
    
    for right in range(len(s)):
        # 如果当前字符已经存在于集合中,移动左指针
        while s[right] in char_set:
            char_set.remove(s[left])
            left += 1
        # 将当前字符加入集合
        char_set.add(s[right])
        # 更新最大长度
        max_length = max(max_length, right - left + 1)
    
    return max_length

代码解析

  1. 初始化

    • char_set 用于记录当前子串中的字符。
    • left 是滑动窗口的左边界,初始为 0。
    • max_length 是最大子串长度,初始为 0。
  2. 滑动窗口扩展

    • 遍历字符串,移动 right 指针。
    • 如果当前字符 s[right] 已经存在于 char_set 中,则移动 left 指针,并从 char_set 中移除 s[left],直到 char_set 中不再有重复字符。
  3. 更新最大长度

    • 将当前字符 s[right] 加入 char_set
    • 更新 max_length 为当前窗口长度 right - left + 1max_length 的较大值。
  4. 返回结果

    • 返回 max_length

复杂度分析

  • 时间复杂度 :O(n),其中 n 是字符串的长度。每个字符最多被访问两次(leftright 各一次)。
  • 空间复杂度 :O(min(m, n)),其中 m 是字符集的大小(ASCII 字符集为 128),n 是字符串的长度。char_set 的大小最多为字符集的大小。

示例运行

示例 1

python 复制代码
# 输入: s = "abcabcbb"
s = "abcabcbb"
print(lengthOfLongestSubstring(s))  # 输出: 3

解释

  • 最长无重复字符的子串是 "abc",长度为 3。

示例 2

python 复制代码
# 输入: s = "bbbbb"
s = "bbbbb"
print(lengthOfLongestSubstring(s))  # 输出: 1

解释

  • 最长无重复字符的子串是 "b",长度为 1。

示例 3

python 复制代码
# 输入: s = "pwwkew"
s = "pwwkew"
print(lengthOfLongestSubstring(s))  # 输出: 3

解释

  • 最长无重复字符的子串是 "wke",长度为 3。

总结

通过滑动窗口法,我们可以高效地找到无重复字符的最长子串。这种方法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(min(m, n)),能够处理较大的输入规模。希望这篇题解对你有帮助!如果还有其他问题,欢迎继续提问!

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