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2.上期参考代码:
cpp
class Solution {
public:
int minSubArrayLen(int target, vector<int>& nums) {
int n=nums.size();
int left=0,right=0,length=n+1,sum =0;//初始化双指针和累加器
while(right<nums.size())
{
sum+=nums[right];
while(sum>=target)
{
length=min(right-left+1,length);
sum-=nums[left++];
}//维护窗口信息
right++;
}
return length==n+1?0:length;
}
};
滑动窗口的套路是很固定的,大家多做几道题目,把握其中规律,做题老丝滑了~

3.本期要讲解的题目是
读题:

要点:
- 无重复
- 需要统计元素出现的次数**(哈希表)**
- 最长
- 子串(必须是连续的,示例三已强调)
4.解题
4.1暴力解法
双重循环遍历元素+哈希表统计元素出现次数
在遍历元素的过程中,将元素扔进哈希表统计它出现的次数,内层换如果遍历到的元素出现次数大于1,直接跳过接下来的遍历过程,外循环开始下一次遍历。
代码:
cpp
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
int n=s.size(),ret=0;
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
{
int hash[128]={0};//使用数组来模拟哈希表,每次外循环刷新
for( j=i;j<n;j++)
{
hash[s[j]]++;
if(hash[s[j]]>1)
{
ret=max(ret,j-i);
break;
}//有重复字符的情况
}
ret=max(ret,j-i);//处理无重复字符的情况
}
return ret;
}
};
时间复杂度O(N*2),能过,但是还能优化
4.2优解
摸索
分析上述暴力解法,我们发现,每次统计数据的时候我们都要刷新哈希表,然后重新统计,之前统计的数据有部分还是需要重新在统计一遍,资源大大浪费,我们可以尝试找到一种方法,对之前的统计数据进行维护,提高代码效率。
我们先用双指针来模拟并改进暴力解法:

通过模拟我们发现,双指针可灵活维护统计数据,且双指针是同向移动的,同向双指针,也就是我们的滑动窗口,可以直接把嵌套for的N^2时间复杂度干成N。
发现了同向双指针,我们就可以使用滑动窗口的固定套路来写代码啦

代码逻辑
1.初始化双指针
2.进窗口:把元素扔进哈希表统计出现次数
3.条件判断:出现次数>2,开始出窗口
4.更新结果:出完窗口之后,子串一定是符合条件的,此时更新ret(在判断条件时更新结果也行,暴力解法中就是这么干的,但是要注意ret的真实长度应该是此次进窗口之前的子串长度)
敲代码去吧:

5.下期要讲解的题目是
下期见。