题目: 无重复字符的最长子串
描述:
给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 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。
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方法一:滑动窗口(双指针)
设定两个指针left和right指向最长子串的头部和尾部的下一个元素,left和right初始分别为0和1,对于right指向的每一个元素我们都在前面left和right区间内寻找是否出现过,若未出现过,则把它加入子串中,,right指针右移,若出现过,left指针移动到出现的元素后一个位置,right指针移动到出现的元素后两个位置,最后再更新最长子串的长度
时间复杂度:o(n²) 需要遍历一遍字符串的时间复杂度为o(n),对于每一个新加入的元素都需要进行查找操作,时间复杂度为o(n),因此总时间复杂度为o(n²)
空间复杂度:o(1) 都在原字符串上进行操作,无需占用新的内存空间
int lengthOfLongestSubstring(string s) {int n = s.size();if(n==1){//字符串只有一个元素,那么最长无重复子串长度也为1return 1;}int left = 0,right = 1;int maxLen = 0;while(right<n){int i = left;//在子串中查找相同的元素while(s[right]!=s[i]&&i<right){i++;}if(i==right){//没有相同的元素则加入子串中right++;}else{left = i+1;right = i+2;}//更新最大的子串长度maxLen = max(maxLen,right-left);}return maxLen;
}
方法二:滑动窗口+哈希表判断重重复元素
对于方法一中我们判断重复元素需要遍历一遍子数组,时间复杂度为o(n),因此我们考虑用哈希表来优化查找重复元素的时间,我们把子数组的每一个元素存储到哈希表中,哈希表查找的时间复杂度为o(1),同样的我们定义两个指针left和right,left
指向子数组的起始位置,right指向待加入的元素,然后我们利用count()判断right指向的元素是否在子数组中存在,如果不存在,那么加入哈希表中,如果存在删除哈希表中键为s[left]的元素,然后left右移动,循环此操作直到right指向的元素在子数组中不出现为止,最后维护最大的子数组长度。
时间复杂度:o(n)left,right指针均只会向右移动,遍历一遍字符串,时间复杂度为o(n)
空间复杂度:o(n)哈希表的空间为o(n)
int lengthOfLongestSubstring(string s) {int n = s.size();int left = 0,right = 0;int maxLen = 0;unordered_map<char,int> map;while(right<n){while(left<right&&map.count(s[right])){//删除有重复字符的子串直至不出现重复的字符map.erase(s[left++]);}//把right指向的元素当成关键字插入mapmap[s[right++]] = 0;maxLen = max(maxLen,right-left);}return maxLen;}