题目描述
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。
示例 1:
输入: "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:
输入: "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: "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。
题目解析
这道题的目标是找出最长子串，并且该子串必须不包含重复字符，而且这个子串必须是原字符串中连续的一部分（见示例3中的解释说明）。
拿到题目时先不要心急想什么骚操作，我们先从最普通的操作开始把题目解出来，然后再来看如何优化。
接下来，我们画图分析一下，先随便弄一个长相普通的字符串：frankissohandsome，我们要从中找出我们想要的子串，那少不了需要遍历，我们设置两个变量from，to，分别存储寻找的目标子串在原字符串中的首尾位置。
首先，from和to的初始值都为0（String的序号从0开始），子串长度length = 1，最大子串长度maxLength = 1。
然后，我们将to的指向往后移动，并判断新遍历的字符是否已经存在于子串中，如果不存在，则将其加入子串中，并将length进行自增。
直到找到一个已存在于子串中的字符，或者to到达字符串的末尾。这里，我们找到了一个重复的s，序号为7，此时的子串为frankis，将此时的子串长度与最大子串长度相比较（目前为0），如果比最大子串长度大，则将最大子串长度设置为当前子串长度7。
接下来，我们继续寻找符合条件的子串，这里比较关键的一点是下一个子串的起始位置，这里我们将from直接跳到了序号为7的位置，因为包含ss的子串显然都不能满足要求。
然后我们依照之前的方法，找到第二个候选的子串sohand，长度为6，比目前的最大子串长度小，所以不是目标子串。
接着继续寻找，找到另一个候选子串ohands，长度小于最大子串长度，不是我们的目标子串。
继续寻找。
to到达了字符串末尾，找到另一个候选子串handsome，长度大于最大子串长度，这就是我们的目标子串。
于是我们的最大子串长度就轻松加愉快的找到了。接下来的事情就是把上面的思路转化成代码。
这里只需要注意一下from的跳转即可，每次跳转的序号为to指向的字符在子串中出现的位置 + 1。
常规解法
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
if (s == null || s.length() == 0) return 0;
int from = 0, to = 1, length = 1, maxLength = 1;
// to遍历直到字符串末尾
while (to < s.length()){
int site = s.substring(from, to).indexOf(s.charAt(to));
if (site != -1){
// to指向的字符已存在
length = to - from;
if (length > maxLength) maxLength = length;
// from 跳转到site+1的位置
from = from + site + 1;
}
to++;
}
// 处理最后一个子串
if (to - from > maxLength) {
maxLength = to - from;
}
return maxLength;
}
}
这里没有什么骚操作，考虑好边界情况就行了。有一个小细节需要注意，site代表的是子串中字符出现的位置，不是原字符串中的位置，因此from在跳转时，需要加上自身原来的序号。还有最后一个子串的处理不要忘记，因为当to遍历到字符串末尾时，会结束循环，最后一个子串将不会在循环内处理。
让我们提交一下：
击败了73%的用户，还不错。
常规解法优化
想想看，还有没有优化的空间呢？
那肯定是有的，首先我们想一想，当我们找到的最大子串长度已经比from所在位置到字符串末尾的位置还要长了，那就没有必要再继续下去了。
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
if (s == null || s.length() == 0) return 0;
int from = 0, to = 1, length = 1, maxLength = 0;
// to遍历直到字符串末尾
while (to < s.length()){
int site = s.substring(from, to).indexOf(s.charAt(to));
if (site != -1){
// to指向的字符已存在
length = to - from;
if (length > maxLength) {
maxLength = length;
}
// 判断是否需要继续遍历
if (maxLength > s.length() - from + 1) return maxLength;
from = from + site + 1;
}
to++;
}
// 处理最后一个子串
if (to - from > maxLength) {
maxLength = to - from;
}
return maxLength;
}
}
另外要处理类似bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb这样的字符串，上面的方法还是有很大优化空间的，我们可以用一个HashSet来存储所有元素，利用其特性进行去重，如果找到的子串长度已经等于HashSet中的元素个数了，那就不用再继续查找了。
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
if (s == null || s.length() == 0) return 0;
int from = 0, to = 1, length = 1, maxLength = 0;
Set<Character> set = new HashSet<>();
for (int i = 0; i < s.length(); i++){
set.add(s.charAt(i));
}
// to遍历直到字符串末尾
while (to < s.length()){
int site = s.substring(from, to).indexOf(s.charAt(to));
if (site != -1){
// to指向的字符已存在
length = to - from;
if (length > maxLength) {
maxLength = length;
}
if (maxLength > s.length() - from + 1) return maxLength;
if (maxLength >= set.size()) return maxLength;
from = from + site + 1;
}
to++;
}
// 处理最后一个子串
if (to - from > maxLength) {
maxLength = to - from;
}
return maxLength;
}
}
再提交一下：
哈哈哈哈，翻车了，所以这里引入一个HashSet用空间来换时间的方式不一定合适，看来测试用例里像bbbbbbbbbbbbbb这样的用例并不多啊。
那么今天的翻车就到此为止了，如果觉得对你有帮助的话记得点个关注哦。