LeetCode 3 無重複字元的最長子串

題目：

給定乙個字串，找出不含有重複字元的最長子串的長度。

示例：給定"abcabcbb"，沒有重複字元的最長子串是"abc"，那麼長度就是3。

給定"bbbbb"，最長的子串就是"b"，長度是1。

給定"pwwkew"，最長子串是"wke"，長度是3。請注意答案必須是乙個子串，"pwke"是子串行而不是子串。

不重複可以用

list的contains(object obj)實現，後面就很簡單了，定義max為最長字串長度，初值為0。從起點開始不斷掃瞄，contains(obj)返回false就將其加入list,返回true就計算list長度，與max比較。接下來將起點+1同時clear()掉list，繼續這個過程即可，**就不貼了，比較簡單。出乎意料，這樣的暴力法也ac了，但是用時很長（超過5%的ac**）。

接下來就是想如

何去優化它。

不重複可以用雜湊表實現，因為ascii碼只有256個（題目中用到更少），只要定義乙個大小為256的boolean陣列hash，有字元c則將hash[c]置為true。

list也是而安全可以不用的，以為hash陣列已經記錄了list中的內容，我們只需另外定義乙個整數window（可以理解為視窗）作為方法一中list的長度，當出現重複時將max與window大者賦給max即可。

在方法一中將list清空相當於將之前的工作全部作廢了，其實可以保留部分。例如，對於串"bacdaea"，

進行到第二個 a 時不必將hash陣列全部置為false，只要將第乙個a前面的元素對應位置置為false（即hash[(int)b]=false），同時調整當前視窗大小即可。

我用串"bacdaea"

進行舉例，初始時 window=0,，max=0，hash陣列全為false。

遍歷字串，從i=0到i=3，window和max都逐步增加到4，hash陣列下標為「b"，"a"，"c"，"d"的 boolean 值都為true,不重複的字串為"bacd"。

i = 4，此時掃瞄到"a"，hash[a]=true，則從i-window=0開始尋找第乙個"a"，找到位置記作start=1，遍歷 [i-window,start) 區間的字元charc，令hash[charc]=false,最後將window調整為i-start=3。此時不重複的字串為」cda"。

i = 5，"e"不重複，置hash[(int)e]=true，window變為4，不大於max，max不變，此時字串為"cdae".

i = 6，類似i=4時，start=4，window變為2，到這裡原字串就遍歷完了，最後返回max=4即可。**如下：

class solution 
}return max;
}}

我的**執行時間是36ms，超過91%ac**。然而最快的**只需要26ms，我看完後發現與我的思路相似，但是去掉了不必要的步驟。

方法三：

仔細觀察字串"abcdacebde"，當我們掃瞄

到第二個字元"a"時，我們發現了重複的"a"，自然的視窗移動到「a"後，變為"bcda"，再移到"c"時，同樣視窗移動為"dac"，可以發現我們只要比較視窗中的所有字元與當前字元（第i個）是否相等就好了，無重複則視窗+1，有重複則視窗移動，即：視窗右端恆定+1，左端不移動或者移動到重複字元之後。

這樣分析就知道了hash陣列是沒有必要的，我們只要定義視窗的左右left和right就可以到我們的目的。

我們只要從視窗左端left向右挨個字元和第i個字元比較，如果都不等，則left不變；如果找到乙個charat(j) = charat(i)，令left = j+1即可。**如下：

class solution 
}longest = math.max(longest, right + 1 - left);
right++;
}return longest;
}}

LeetCode 3 無重複字元的最長子串

leetcode 3 無重複的字串

leetcode 3 無重複字元的最長字元子串

leetcode 3 最長無重複字串

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leetcode 3 最長無重複字串

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