算法&Leetcode|滑窗算法&3.无重复字符的最长子串

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。

 

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解答&思路

 

这里主要涉及的是滑窗算法。

 

滑动窗口初听觉得抽象模糊，但就像描述的那样，可以理解成是一个会滑动的窗口，每次记录下窗口的状态，再找出符合条件的适合的窗口。

 

就好比一个人拿着一个卷尺测字符串，要在里面找出最长且没有重复字符的子串，在上面不停地缩拉测量，记录下卷尺达到的最大长度即可。

 

子串就是这个卷尺的伸出部分，即一个窗口，左边缩进，右边拉出

 

因为不能有重复的字符，在右端逐渐拉长的过程中，每新增加的一个新字符都要拿来和左侧子串中的字符做对比

 

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代码

 

我的PY代码：

class Solution:    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:        if(len(s)==0):            return 0         left = 0        window = set()        n = len(s)        maxl = 0        nowl = 0        for i in range(n):            nowl += 1            while s[i] in window:                window.remove(s[left])                left += 1                nowl -= 1            if(nowl>maxl):                maxl = nowl            window.add(s[i])        return maxl

 

 

排名第一的PY代码：

class Solution:    def lengthOfLongestSubstring(self, s):        dicts = {}        maxlength = start = 0        for i,value in enumerate(s):            if value in dicts:                tmp_start = dicts[value] + 1                if start < tmp_start:                    start = tmp_start                                dicts[value] = i                        num = i + 1 - start            if maxlength < num :                 maxlength = num                            return maxlength

 

果然香还是字典香，毕竟O（1）操作。