无重复字符的最长子串-leetcode

题目描述

  • 给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长

    的长度。

    示例 1:

    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:

    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:

    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。
    

    提示:

    • 0 <= s.length <= 5 * 104
    • s 由英文字母、数字、符号和空格组成

解法一

思路:

用set来表示窗口,记录窗口起始windowStart,记录窗口长度windowLen,从字符串中取从起始的窗口长度的子串,存入窗口中,利用set去重判断是否出现重复字符,没有出现则增加窗口长度,再取子串,若是出现了,窗口起始位置右移,但是窗口大小不变,遍历结束后,窗口长度为最大的子串长度。

代码:

import java.util.HashSet;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public class leetcode_008 {
    public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        //采用set集合模拟窗口
        if (s.length() == 0) return 0;
        Set<Character> windows = new HashSet<>();
        int windowLen = 1;
        int windowStart = 0;
        while(windowStart <=s.length()-windowLen ) {
            //取出窗口内的子串
            String sub = s.substring(windowStart, windowStart+windowLen);
            //转化为set集合
            windows = sub.chars()
                    .mapToObj(c -> (char) c)
                    .collect(Collectors.toSet());
            //满足窗口长度,说明没有重复字符,窗口大小增加
            if(windows.size()==windowLen) windowLen++;
            //如果不满足窗口长度
            else windowStart++;
        }
        return windowLen-1;
    }
    
    
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        String line = sc.nextLine();
        int res = lengthOfLongestSubstring(line);
        System.out.println(res);
    }
}

解法二

思路:

来自官方的解答,对于示例一中的字符串,我们列举出这些结果,其中括号中表示选中的字符以及最长的字符串:

以 (a)bcabcbb 开始的最长字符串为 (abc)abcbb;
以 a(b)cabcbb 开始的最长字符串为 a(bca)bcbb;
以 ab(c)abcbb 开始的最长字符串为 ab(cab)cbb;
以 abc(a)bcbb 开始的最长字符串为 abc(abc)bb;
以 abca(b)cbb 开始的最长字符串为 abca(bc)bb;
以 abcab(c)bb 开始的最长字符串为 abcab(cb)b;
以 abcabc(b)b 开始的最长字符串为 abcabc(b)b;
以 abcabcb(b) 开始的最长字符串为 abcabcb(b)。

我们依次递增地枚举子串的起始位置,那么子串的结束位置也是递增的!这里的原因在于,假设我们选择字符串中的第 k 个字符作为起始位置,并且得到了不包含重复字符的最长子串的结束位置为 rk。那么当我们选择第 k+1 个字符作为起始位置时,首先从 k+1 到 rk 的字符显然是不重复的,并且由于少了原本的第 k 个字符,我们可以尝试继续增大 rk,直到右侧出现了重复字符为止。

这样一来,我们就可以使用「滑动窗口」来解决这个问题了:

我们使用两个指针表示字符串中的某个子串(或窗口)的左右边界,其中左指针代表着上文中「枚举子串的起始位置」,而右指针即为上文中的 rk;

在每一步的操作中,我们会将左指针向右移动一格,表示 我们开始枚举下一个字符作为起始位置,然后我们可以不断地向右移动右指针,但需要保证这两个指针对应的子串中没有重复的字符。在移动结束后,这个子串就对应着 以左指针开始的,不包含重复字符的最长子串。我们记录下这个子串的长度;

在枚举结束后,我们找到的最长的子串的长度即为答案。

代码:

import java.util.HashSet;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public class leetcode_008 {  
    public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        //采用set集合模拟窗口
        if (s.length() == 1) return 1;
        Set<Character> windows = new HashSet<>();
        //右侧窗口的索引
        int rk=-1;
        int n=s.length()-1;
        int ans=0;
        for(int i=0;i<n;i++){
            //移除之前的字符
            if(i!=0)
                windows.remove(s.charAt(i-1));
            while(rk+1<s.length()&&!windows.contains(s.charAt(rk+1))){
                windows.add(s.charAt(rk+1));
                rk++;
            }
            ans=Math.max(ans,rk-i+1);
        }
        return ans;
    }
        public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        String line = sc.nextLine();
        int res = lengthOfLongestSubstring(line);
        System.out.println(res);
    }
}

解法三

思路:

采用int数组记录字符最近出现的位置的后一位,left和right控制边界,right一直向右移动,则left和right之间的差值就代表着长度,当出现重复字符时,直接通过int数组定位到新的起始位置,这样在left和right之间是没有重复字符的。原因在于,当出现重复字符时,最新出现的字符是导致重复字符的原因,当我们把前面出现的重复字符删除,那么剩余的子串中一定没有重复字符。

代码:

import java.util.HashSet;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;

public class leetcode_008 {  
    public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
    int[] index = new int[128]; // 记录每个字符最后一次出现的位置 +1
    int maxLen = 0;
    int left = 0;

    for (int right = 0; right < s.length(); right++) {
        char ch = s.charAt(right);
        left = Math.max(left, index[ch]);
        maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);
        index[ch] = right + 1;
    }

    return maxLen;
}
        public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        String line = sc.nextLine();
        int res = lengthOfLongestSubstring(line);
        System.out.println(res);
    }
}
posted @ 2025-09-11 21:34  狐狸胡兔  阅读(137)  评论(0)    收藏  举报