letCode 無重複字符的最長子串 複雜度O(n)

letCode 無重複字符的最長子串 複雜度O(n)

方法一

看到這一題的時候，首先想到的方法是用LinkList按序存儲每一符號（下標和char符號），遍歷到某個字符時，判斷當前字符是否已經存儲在鏈表中。
（1）字符不在鏈表，則將其加入鏈表的最後
（2）字符已經在鏈表中，判斷當前鏈表大小，若值大於max,則更新max值。並將鏈表中該字符所在節點及其前面的結點從鏈表移除，再將字符及其在字符串中的位置信息結點添加到鏈表最後
如此最終求得最大值，但是此種方法超時了。代碼如下

class Solution {
class Node{
   	 char c;
   	 int index;
   	 public Node(char c,int index) {
   		 this.c=c;
   		 this.index=index;
   	}
   	 @Override
   	public boolean equals(Object obj) {
   		 
   		if (obj instanceof Node) {
   			
   		}
   		return super.equals(obj);
   	}
    }
    private int getIndex(List<Node> nodes,char v) {
   	    int i=0;
   		for (Node n:nodes) {
   			if (n.c==v) {
   				return i;
   			}
   			i++;
   		
   		}
   		return -1;
   	}
   		
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
   	 char[] str=s.toCharArray();
   	 List<Node> nodes=new LinkedList<>();
//		  Map< Character, Integer> map=new HashMap<Character, Integer>();
   	  int len=0,max=0;
   	  
   	  for(int i=0;i<str.length;i++) {
   		  int index=getIndex(nodes, str[i]);
   		  if (index!=-1) {

   			  if(len>max) {
   				  max=len;
   			  }
   			  nodes=nodes.subList(index+1, nodes.size());
   			  len=1+nodes.size();
   			  nodes.add(new Node(str[i],i));
//				  System.out.println("("+i+","+str[i]+"+)"+"node = ");
//				  for (Node n:nodes){
//				  	System.out.print(n.c+" ");
//				  }
//				  System.out.println("len="+len);
   		  }else {
   			  len++;
   			  nodes.add(new Node(str[i],i));
   		  }
   	  }
   	  if(len>max)max=len;
   	  
         return max;
   }

   
}

方法二

在看到超時的那一組數據，發現基本字符都是在128個ASCII中的，於是就想直接用一個128長度的數組去存儲，數組的值默認爲-1 ，即沒有被訪問過。
當掃描到當前字符時
（1）若該字符 被訪問過了，且在當前範圍內，則比較len和max大學，更新max值。再重置範圍，以上次被訪問的下一位爲範圍，再將字符指向的下標改爲當前下標。
（2）字符沒被訪問過，或者不在當前範圍，將其所 指向的下標更新爲當前下標。

隨機訪問的速度基本可以認爲是o(1)的。遍歷字符O（n）.
因此時間複雜度爲O(n).
代碼如下

public class Soulution {

  public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
	 	int max=0,len=0;
		char[] str=s.toCharArray();
	 	int cArray[]=new int[128];
//	 	當前訪問的下標  當前範圍最左邊字符下標
	 	int currentIndex=0,leftIndex=-1;
		for (int i=0;i<cArray.length;i++)cArray[i]=-1;
		for (char c:str) {
//			當前字符上次訪問時所在下標
			int lastVisitIndex =cArray[(short)c];
//			 該字符被訪問過，且該字符上次被訪問所在位置在 當前所求範圍內
			if(lastVisitIndex!=-1 && lastVisitIndex>=leftIndex){
				if (len>max)max=len;
				leftIndex=lastVisitIndex+1;
				len=currentIndex-leftIndex+1;
			}else {
				len++;
			}
			cArray[(short)c]=currentIndex;
			currentIndex++;
		}
		if(len>max)max=len;
	 	return max;
	}