这道题是滑动窗口里非常经典的一道题。
题目要求：
给定一个字符串
s，找出其中不含重复字符的最长子串长度。
例如：
s = "abcabcbb"最长的不重复子串可以是：
"abc"
"bca"
"cab"所以答案是：
3这道题为什么适合滑动窗口？
因为题目要求的是：
一段连续区间里的最长结果。
这种题很适合用两个指针维护一个窗口：
left
↓
a b c a b c b b
↑
rightleft 表示窗口左边界，right 表示窗口右边界。
窗口就是：
s[left ... right]核心思想：
right不断向右扩大窗口，发现重复字符时，就移动left缩小窗口。
什么是滑动窗口？
滑动窗口本质上就是：
用两个指针维护一个连续区间。
例如：
a b c a b c b b
↑ ↑
L R当前窗口：
abc没有重复字符，所以窗口合法。
于是 right 继续向右：
a b c a
↑ ↑
L R窗口变成：
abca出现了两个 a，不合法。
这时候就移动左指针：
a b c a
↑ ↑
L R窗口变成：
bca重新满足"没有重复字符"。
所以滑动窗口的核心就一句话：
右指针负责扩张，左指针负责缩小。
JavaScript 代码
javascript
var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
let left = 0
let maxLength = 0
const set = new Set()
for (let right = 0; right < s.length; right++) {
while (set.has(s[right])) {
set.delete(s[left])
left++
}
set.add(s[right])
maxLength = Math.max(
maxLength,
right - left + 1
)
}
return maxLength
}这段代码就是标准的滑动窗口写法。
五、代码逐步讲解
先初始化：
let left = 0
let maxLength = 0
const set = new Set()含义：
left
→ 窗口左边界
maxLength
→ 当前找到的最大长度
set
→ 当前窗口里的字符六、right 为什么一直往右走？
for (let right = 0; right < s.length; right++)right 表示：
当前准备加入窗口的字符位置。
例如：
abcabcbb
↑
R
abcabcbb
↑
R
abcabcbb
↑
R每一轮：
right 往右走一步就是不断扩大窗口。
七、为什么这里要用 while？
核心代码：
while (set.has(s[right])) {
set.delete(s[left])
left++
}意思是：
如果当前字符已经存在于窗口中，就不断移动
left，直到重复字符消失。
例如：
abc当前：
set = {a, b, c}现在 right 又遇到：
a窗口变成：
abca发现：
set.has("a")
// true说明重复。
于是：
set.delete(s[left])
left++删掉左边的 a。
窗口变成：
bca现在不重复了。
八、为什么不是 if，而是 while？
因为删除一个字符以后，不一定马上满足条件。
滑动窗口常见模板就是：
while (窗口不合法) {
缩小窗口
}意思是：
只要窗口还不满足要求，就一直缩。
这也是滑动窗口题里非常常见的写法。
九、什么时候把新字符加入窗口？
当重复已经被处理完之后：
set.add(s[right])这时候可以保证：
当前窗口内没有重复字符。
于是就可以计算当前窗口长度。
十、为什么窗口长度是 right - left + 1？
例如：
a b c
0 1 2如果：
left = 0
right = 2窗口长度应该是：
3计算：
right - left + 1就是：
2 - 0 + 1
// 3所以：
maxLength = Math.max(
maxLength,
right - left + 1
)表示：
当前窗口长度和历史最大长度比较，保存更大的那个。
十一、用 abcabcbb 走一遍
字符串：
a b c a b c b b开始：
left = 0
set = {}
maxLength = 0right = 0
字符：
a加入：
a长度：
1right = 1
字符：
b窗口：
ab长度：
2right = 2
字符：
c窗口：
abc长度：
3所以：
maxLength = 3right = 3
字符又是：
a当前：
abca重复。
移动 left：
abc a
↑ ↑
L R窗口重新变成：
bca长度还是：
3后面继续重复这个过程。
最终答案：
3十二、这道题的核心思路
这道题可以压缩成四步：
1. right 向右扩大窗口
2. 如果出现重复字符
→ left 向右缩小窗口
3. 保证窗口始终没有重复字符
4. 不断记录最大窗口长度这就是滑动窗口。
十三、滑动窗口通用模板
很多字符串和数组题都可以套这个思路：
let left = 0
for (let right = 0; right < nums.length; right++) {
// 1. 把 right 对应元素加入窗口
while (窗口不满足条件) {
// 2. 移除 left 对应元素
left++
}
// 3. 此时窗口合法
// 4. 更新答案
}核心规律：
right
→ 扩大窗口
left
→ 缩小窗口十四、为什么时间复杂度是 O(n)？
虽然代码里有：
for里面还有：
while但并不是 O(n²)。
因为：
right 只向右移动
left 也只向右移动每个字符最多：
进入窗口一次
离开窗口一次所以总操作次数大约是：
2n时间复杂度：
O(n)空间复杂度：
O(n)因为最坏情况下，Set 可能保存整个字符串的字符。
十五、Set 版和 Map 版有什么区别？
这道题常见两种写法。
Set
记录：
当前窗口里有哪些字符遇到重复字符时：
left 一个一个向右移动优点：
思路简单，非常适合学习滑动窗口。
Map
记录：
字符最后一次出现的位置遇到重复字符时，可以直接：
跳过重复位置例如：
var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
const map = new Map()
let left = 0
let maxLength = 0
for (let right = 0; right < s.length; right++) {
if (
map.has(s[right]) &&
map.get(s[right]) >= left
) {
left = map.get(s[right]) + 1
}
map.set(s[right], right)
maxLength = Math.max(
maxLength,
right - left + 1
)
}
return maxLength
}不过第一次学习建议先掌握 Set 版。
十六、滑动窗口适合解决什么题？
滑动窗口特别适合：
连续子数组 / 连续子串 + 最长、最短、满足某种条件
例如：
- 无重复字符的最长子串
- 至多包含 K 个不同字符的最长子串
- 最小覆盖子串
- 长度最小的子数组
- 固定长度窗口求最大值/平均值
它们的核心套路基本都是：
扩大窗口
↓
判断条件
↓
不满足就缩小窗口
↓
满足后更新答案总结
这道题的核心不是 Set，而是：
滑动窗口 + 双指针。
最核心的代码只有：
for (let right = 0; right < s.length; right++) {
while (set.has(s[right])) {
set.delete(s[left])
left++
}
set.add(s[right])
maxLength = Math.max(
maxLength,
right - left + 1
)
}把它翻译成人话就是：
right 不断往右扩
↓
如果出现重复
↓
left 不断往右缩
↓
直到窗口重新合法
↓
记录当前窗口长度
↓
继续向右一句话记住滑动窗口：
右指针负责扩，左指针负责缩，始终维护一个满足条件的连续区间。