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。注意 "bca" 和 "cab" 也是正确答案。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 * 104s由英文字母、数字、符号和空格组成
2 代码实现
cpp
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
unordered_map<char, int> window;
int left = 0, right = 0;
// 记录结果
int res = 0;
while (right < s.size()) {
char c = s[right];
right++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
window[c]++;
// 判断左侧窗口是否要收缩
while (window[c] > 1) {
char d = s[left];
left++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
window[d]--;
}
// 在这里更新答案
res = max(res, right - left);
}
return res;
}
};滑动窗口解题框架（cpp）
cpp
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
unordered_map<char, int> window;
int left = 0, right = 0;
// 记录结果
int res = 0;
while (right < s.size()) {
char c = s[right];
right++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
window[c]++;
// 判断左侧窗口是否要收缩
while (window[c] > 1) {
char d = s[left];
left++;
// 进行窗口内数据的一系列更新
window[d]--;
}
// 在这里更新答案
res = max(res, right - left);
}
return res;
}
};题解
1. 问题分析
题目要求找到字符串中无重复字符的最长子串长度。子串是连续的字符序列，因此需要保证窗口内的字符完全唯一，且尽可能长。
2. 滑动窗口框架适配
滑动窗口算法的核心是通过左右指针维护一个动态窗口，通过扩张和收缩窗口寻找最优解。本题中：
- 窗口含义 ：
[left, right)区间内的子串为当前候选的无重复子串 - 扩张策略 ：右指针
right不断右移，将新字符加入窗口 - 收缩策略 ：当窗口中出现重复字符时，左指针
left右移以移除重复字符 - 数据结构 ：用
unordered_map<char, int>记录窗口内字符的出现次数
3. 代码逐行解析
cpp
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
unordered_map<char, int> window; // 记录窗口内字符出现次数
int left = 0, right = 0; // 窗口左右边界（左闭右开）
int res = 0; // 存储最大长度结果
while (right < s.size()) { // 右指针未越界时持续扩张窗口
char c = s[right]; // 待加入窗口的字符
right++; // 右指针右移，扩大窗口
window[c]++; // 更新字符计数（扩张阶段的数据更新）
// 当新加入的字符导致重复时，收缩左边界
while (window[c] > 1) { // 核心收缩条件：当前字符出现次数>1
char d = s[left]; // 待移除窗口的字符
left++; // 左指针右移，缩小窗口
window[d]--; // 更新字符计数（收缩阶段的数据更新）
}
// 此时窗口内无重复字符，计算当前窗口长度并更新最大值
res = max(res, right - left);
}
return res;
}
};4. 关键逻辑解析
- 窗口扩张 ：
right从 0 移动到s.size()-1，每次将字符s[right]加入窗口并更新计数 - 窗口收缩 ：当
window[c] > 1时（新加入的字符c重复），通过移动left移除字符s[left]并减少计数，直到window[c] == 1 - 结果更新 ：每次收缩完成后，窗口
[left, right)一定是无重复子串，此时计算长度right-left并与历史最大值比较
5. 示例运行过程（以 "abcabcbb" 为例）
- 初始状态：
left=0, right=0, res=0 right=0：加入 'a'，窗口[0,1)，res=1right=1：加入 'b'，窗口[0,2)，res=2right=2：加入 'c'，窗口[0,3)，res=3right=3：加入 'a'（重复），收缩left到 1，窗口[1,4)，res保持 3- 后续过程类似，最终最大长度为 3
6. 时间与空间复杂度
- 时间复杂度 ：O (n)，每个字符最多被
left和right指针各访问一次 - 空间复杂度：O (k)，k 为字符集大小（最多 128 个 ASCII 字符）
7. 框架对应关系
完全符合滑动窗口伪码框架：
- 用
unordered_map实现window数据结构 - 扩张阶段：
right++并更新window[c]++ - 收缩阶段：
left++并更新window[d]-- - 在收缩完成后更新结果
3 滑动窗口算法经典 LeetCode 题单（按难度 + 场景分类）
基础入门（理解窗口收缩与扩张逻辑）
- LeetCode 209. 长度最小的子数组：给定正整数数组和目标值，找和≥目标的长度最小的连续子数组，核心练 "窗口右扩找满足条件，左缩优化最小长度"。
- LeetCode 3. 无重复字符的最长子串：找字符串中不含重复字符的最长子串，核心练 "用哈希表记录字符位置，左边界跳转到重复字符下一位"。
- LeetCode 424. 替换后的最长重复字符：允许替换 k 个字符，找最长的重复字符子串，核心练 "窗口右扩统计最多重复字符，左缩控制替换次数≤k"。
中级进阶（窗口与哈希 / 计数结合）
- LeetCode 76. 最小覆盖子串：找包含目标字符串所有字符的最短子串，核心练 "哈希表记录目标字符需求，窗口收缩时校验是否仍满足覆盖条件"。
- LeetCode 438. 找到字符串中所有字母异位词：找字符串中所有目标串的字母异位词（字符相同顺序不同），核心练 "固定窗口长度，用计数数组比对字符频率"。
- LeetCode 567. 字符串的排列：判断目标串的排列是否是原串的子串，核心练 "固定窗口长度 = 目标串长度，计数数组快速比对频率"。
- LeetCode 904. 水果成篮：数组元素代表水果种类，最多选 2 种，找最长连续子数组，核心练 "用哈希表维护窗口内元素种类，左缩控制种类数≤2"。
高级拓展（多条件窗口 / 特殊场景）
- LeetCode 767. 重构字符串：判断能否重排字符串使相邻字符不同，核心练 "窗口内控制同一字符最多出现一次，结合贪心思想"。
- LeetCode 1004. 最大连续 1 的个数 III：允许翻转 k 个 0，找最长连续 1 的子数组，核心练 "窗口右扩统计 0 的个数，左缩控制 0 的个数≤k"。
- LeetCode 1234. 替换子串得到平衡字符串：字符串由 4 种字符组成，找最短子串替换后使 4 种字符数量相等，核心练 "反向思维，窗口外字符满足数量要求时收缩"。