描述：给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。
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。
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.
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思路一：暴力求解，依次从左往右，遇到相同的就直接结束，然后从后面一个字符开始，
最后的出最长子串。
{(a)bcabcbb}(a)bcabcbb 开始的最长字符串为 {(abc)abcbb}(abc)abcbb；
{a(b)cabcbb}a(b)cabcbb 开始的最长字符串为 {a(bca)bcbb}a(bca)bcbb；
{ab(c)abcbb}ab(c)abcbb 开始的最长字符串为 {ab(cab)cbb}ab(cab)cbb；
{abc(a)bcbb}abc(a)bcbb 开始的最长字符串为 {abc(abc)bb}abc(abc)bb；
{abca(b)cbb}abca(b)cbb 开始的最长字符串为 {abca(bc)bb}abca(bc)bb；
{abcab(c)bb}abcab(c)bb 开始的最长字符串为 {abcab(cb)b}abcab(cb)b；
{abcabc(b)b}abcabc(b)b 开始的最长字符串为 {abcabc(b)b}abcabc(b)b；
{abcabcb(b)}abcabcb(b) 开始的最长字符串为 {abcabcb(b)}abcabcb(b)。
完整代码如下：
public int lengthOfLongestSubstring(String s){
int max = 0;
HashMap<Character,Integer> map = new HashMap<>();
for(int i = 0;i<s.length();i++){
int cur = 0; //每次都要清零整个HashMap表
map.clear();
for(int j = i;j<s.length();j++){
if(map.containsKey(s.charAt(j))){ //遇到相同的则直接跳出循环
break;
}
map.put(s.charAt(j),j);
cur++;
}
max = Math.max(max,cur);
}
return max;
}
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思路二:利用滑动窗口：类似于一个队列,比如例题中的 abcav，进入这个窗口为 abc
满足题目要求，当再进入 a队列变成了 abca，这时候不满足要求。所以，我们
要移动这个队列,此时的窗口值为bca即left移动到，b位置，移动到重复值a的后
一位。相当于将与当前相同的值的左边全部移出窗口.
时间复杂度：O(n)
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什么是滑动窗口：
滑动窗口算法是在一个特定大小的字符串或数组上进行操作，而不在整个
字符串和数组上操作，这就降低了问题的复杂度，从而也降低了循环的嵌套深度，
滑动窗口主要应用在数组和字符串的场景。
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滑动窗口的基本步骤：
需要注意的是：窗口的移动是按照移动的顺序来进行的；窗口的大小不一定是固
定的，可以不断缩小或变大的。
对于滑动窗口算法的基本解题思路，以字符串S示例如下：
1.采用双指针来指定窗口的范围，初始化left= right=0，而索引闭区间[left,right]
便是一个窗口。
2.不断增大窗口的right指针，直到窗口的字符串满足要求。
3.此时停止right的增加，转而不断增加left指针，用于缩小窗口[left,right],直到窗
口中的字符串不在满足要求。每增加一次left,需要更新一次结果。
4. 重复第2和第3步，直到right到达字符串的尽头。
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完整代码如下：
public int lengthOfLongestSubstring(String s){ HashMap<Character,Integer> map = new HashMap<>(); int max = 0; //最长长度 int left = 0; //滑动窗口最初为零 for(int i = 0;i<s.length();i++){ if(map.containsKey(s.charAt(i))){ //如果包含，则更新left, left = Math.max(left,map.get(s.charAt(i)+1)); //之所以要不能直接取map.get(s.charAt(i))+1是因为当前值可能不包含在有效字段里面 } map.put(s.charAt(i),i);//更新left后，不管原来的 s.charAt(i) 是否在最长子段中，我们都要将 s.charAt(i) 的位置更新为当前的i， //如果包含了，则会把之前的给覆盖掉。 max = Math.max(max,i-left+1); //更新max } return max; }
2021-05-29