算法刷题打卡 | 今天终于刷到了中等难度的题 ------LeetCode 3. 无重复字符的最长子串，这道题是滑动窗口的经典应用，之前做的都是链表的基础题，今天换字符串的题练练手，把 HashSet 和 HashMap 两种滑动窗口的写法都理清楚了，做个笔记记录一下。
题目回顾
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
示例 1：
Plain
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：
Plain
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：
Plain
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。示例 4：
Plain
输入: s = ""
输出: 0核心思路：滑动窗口
这道题的核心就是滑动窗口 的思想：我们维护一个窗口 [left, right]，保证这个窗口里的字符都是不重复的。然后我们不断移动右指针扩大窗口，遇到重复字符的时候，就移动左指针缩小窗口，直到窗口里没有重复字符，全程记录最大的窗口长度就可以了。
相比暴力枚举所有子串的 O (n²) 解法，滑动窗口可以把时间复杂度降到 O (n)，每个字符最多被访问两次，效率高了很多。
解法一：HashSet 实现滑动窗口
这是滑动窗口的基础写法，比较直观，容易理解，适合新手入门。
步骤拆解
我自己整理的操作要点，每一步都不能乱：
-
初始化指针：左指针
left和右指针right都从 0 开始，temp记录当前窗口的长度，res记录最大的长度。 -
初始化 HashSet：注意 Set 的类型是
Character不是char，因为 Java 的泛型不能用基本类型，用来存当前窗口里的字符。 -
循环条件：只要右指针小于字符串的长度，就继续处理。
-
拿到当前右指针指向的字符
cur：
-
如果 Set 里已经包含了
cur，说明窗口里有重复了，我们要移动左指针缩小窗口：把左指针指向的字符从 Set 里删掉，左指针右移一位，当前窗口长度temp减一。 -
如果 Set 里不包含
cur，说明可以扩大窗口：把cur加入 Set，右指针右移一位，当前窗口长度temp加一，然后更新res为max(res, temp)，记录最大的长度。TIP：更新 res 的操作必须放在 else 块里！不然重复的时候也会更新，会导致结果错误。
- 最后返回
res就可以了。
代码实现
java
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int left=0,right=0,temp=0,res=0;
HashSet<Character> set = new HashSet<>();
while(right<s.length()){
char cur=s.charAt(right);
if(set.contains(cur)){
set.remove(s.charAt(left));
left++;
temp--;
}else{
set.add(cur);
right++;
temp++;
res=Math.max(temp,res);
}
}
return res;
}
}踩坑感悟
一开始写这个的时候，我踩了两个小坑：
-
一开始把 Set 的泛型写成了
char，结果编译器直接报错，才想起来 Java 的泛型不支持基本类型，必须用包装类Character，这个细节差点卡了我半天。 -
一开始把更新 res 的操作放在了循环的最后，不管有没有重复都更新，结果遇到重复的时候，窗口缩小了，res 反而被更新成了更小的数，结果错了，后来才明白，只有扩大窗口的时候才需要更新 res，所以必须放在 else 里。
这个写法的好处是非常直观，很容易理解滑动窗口的移动过程，但是缺点是左指针是一步一步移动的，遇到重复的时候要移很多步，效率稍微低一点。
解法二：HashMap 优化滑动窗口
这个是滑动窗口的优化写法，我们可以用 HashMap 记录每个字符最后一次出现的位置，这样遇到重复的时候，左指针可以直接跳到重复字符的下一个位置，不用一步一步移了，效率更高。
步骤拆解
我整理的 HashMap 版的要点：
-
Map 的定义：Key 存储字符，Value 存储这个字符最后一次出现的下标位置。
-
初始化左指针
left从 0 开始，res记录最大长度。 -
遍历右指针
right，拿到当前的字符cur：
-
如果 Map 里已经存在
cur，说明这个字符之前出现过，那我们的左指针就要跳到这个字符上次出现的位置的下一位，这样窗口里就没有重复了。 -
注意这里要取
max(left, map.get(cur)+1)，因为有可能这个字符上次出现的位置在左指针的左边，也就是不在当前窗口里，这时候我们不能把左指针往回跳，不然窗口就乱了。
-
然后把当前字符和它的下标更新到 Map 里，不管之前有没有，都要更新成最新的位置。
-
然后更新
res为max(res, right-left+1)，也就是当前窗口的长度，记录最大的。
代码实现
java
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int left=0,res=0;
HashMap<Character,Integer> map = new HashMap<>();
for(int right=0;right<s.length();right++){
char cur = s.charAt(right);
if(map.containsKey(cur)){
left = Math.max(left,map.get(cur)+1);
}
map.put(cur,right);
res = Math.max(res,right-left+1);
}
return res;
}
}踩坑感悟
这个写法我踩了一个超级经典的坑：一开始我没加Math.max，直接写了left = map.get(cur)+1，结果测试abba这个用例的时候直接错了！
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处理到第二个 b 的时候，left 变成了 2，没问题。
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然后处理到第二个 a 的时候，map 里 a 的位置是 0，这时候如果直接
left=0+1=1，就把 left 往回跳了，窗口变成了[1,3]，也就是bba，这时候就有重复了！后来才明白，必须用 max，保证 left 只会往右走，不会往左跳，这样才不会出错，这个坑真的太多人踩了，我调试了半天才发现问题所在。
这个写法的好处是左指针可以直接跳，不用一步一步移，所以效率比 HashSet 的版本高很多，尤其是长字符串的时候，差距很明显。
复杂度分析
两种解法的时间复杂度都是 O (n)，n 是字符串的长度，每个字符最多被左右指针各访问一次，不会重复处理。
空间复杂度都是 O (min (m, n))，m 是字符集的大小，比如如果是英文字母的话，最多也就 26 个字符，所以空间其实很小，就算字符串很长，空间也不会太大。
刷题笔记与感悟
做完这道题，最大的收获就是彻底搞懂了滑动窗口的思想，之前一直觉得滑动窗口很抽象，现在做完这道题才明白，其实就是维护一个窗口，保证窗口里满足我们的条件，然后移动指针，动态调整窗口的大小，全程记录我们要的结果，这个思想真的太通用了，很多字符串、数组的题都能用。
而且这道题也让我明白，优化的思路就是：能不能把一步一步的移动，改成直接跳转到目标位置？用 HashMap 记录位置，就可以把 O (n) 的左指针移动，变成 O (1) 的跳转，虽然时间复杂度还是 O (n)，但是实际运行效率高了很多。
另外边界情况也都测试了：空字符串、全重复的字符串、所有字符都不重复的字符串，两种方法都能正确处理，鲁棒性还是很好的。
总结
这道中等难度的题，核心就是滑动窗口，两种解法各有优劣：
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HashSet 版：写法直观，容易理解，适合新手入门，帮你理解滑动窗口的移动过程。
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HashMap 优化版：效率更高，代码更简洁，是面试的时候推荐写的版本，体现了你对优化的理解，也能体现你踩过那些经典的坑（比如 abba 的 max 问题）。
搞定了这道经典的滑动窗口题，之后的其他滑动窗口的题，就有很好的基础了！