LeetCode 算法:无重复字符的最长子串c++

原题链接🔗:无重复字符的最长子串
难度:中等⭐️⭐️

题目

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。

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

题解

滑动窗口法

  1. 题解:使用滑动窗口的方法,通过两个指针表示子串的开始和结束位置,利用哈希表来记录字符的出现情况。

  2. 复杂度:时间复杂度O(N),空间复杂度O(N)。

  3. 代码过程

  • 初始化 start 和 end 指针,分别指向子串的开始和结束。
  • 初始化一个哈希表 charIndexMap 来存储字符及其索引。
  • 初始化maxLength 变量来记录最长子串的长度。
  • 遍历字符串 s:
    • 对于每个字符 s[end]:
      • 如果字符已在 charIndexMap中,并且索引不小于 start:
        • 更新 start 为 charIndexMap[s[end]] + 1。
      • 更新charIndexMap[s[end]] 为当前的 end 索引。
      • 更新 maxLength 为 end - start + 1。
  • 返回maxLength
  1. c++ demo
#include <iostream>
#include <string>
#include <unordered_map>
using namespace std;class Solution {
public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {unordered_map<char, int> charIndexMap; // 存储字符及其索引int maxLength = 0;int start = 0; // 窗口的起始位置for (int end = 0; end < s.size(); ++end) {char currentChar = s[end];// 如果字符已存在于哈希表中,且其索引不小于窗口起始位置,则移动窗口起始位置if (charIndexMap.find(currentChar) != charIndexMap.end() && charIndexMap[currentChar] >= start) {start = charIndexMap[currentChar] + 1;}// 更新字符的索引charIndexMap[currentChar] = end;// 更新最长子串的长度maxLength = max(maxLength, end - start + 1);}return maxLength;}
};int main() {Solution solution;string input = "abcabcbb";cout << "The length of the longest substring without repeating characters is: "<< solution.lengthOfLongestSubstring(input) << endl;return 0;
}
  • 输出结果:

The length of the longest substring without repeating characters is: 3
在这里插入图片描述

滑动窗口法

滑动窗口是一种非常有用的算法思想,特别是在处理与字符串、数组或数据流中连续子串或子数组有关的问题时。它的核心思想是通过维护一个可以滑动的窗口来遍历整个数据结构,窗口内的数据满足特定条件。

基本概念

  • 窗口:指的是数据结构(如字符串或数组)中连续的一部分。
  • 滑动窗口:随着遍历的进行,窗口可以向右滑动,即窗口的起始位置和结束位置可以动态变化。

应用场景

滑动窗口常用于解决如下问题:

  1. 最长不重复子串/子数组:找到不包含重复元素的最长连续子串或子数组。
  2. 频率限制:如 LRU 缓存机制,需要维护一个固定大小的窗口,以确定哪些元素应该被移除。
  3. 滑动窗口最大值/最小值:在给定的滑动窗口内找到最大值或最小值。
  4. 区间和/乘积问题:在滑动窗口内计算和或乘积。

算法步骤

  1. 初始化:设置窗口的起始和结束位置,通常起始位置 start 和结束位置 end 都初始化为 0。
  2. 扩展窗口:将 end 指针向右移动,扩展窗口,直到窗口不再满足特定条件(如包含重复字符)。
  3. 收缩窗口:移动 start 指针,使窗口收缩,直到再次满足条件。
  4. 更新答案:在每次窗口调整后,根据问题需求更新答案(如最长长度、最大值等)。
  5. 重复:重复扩展和收缩窗口的过程,直到结束位置 end 到达数据结构的末尾。

示例:

最长不重复子串 以 “无重复字符的最长子串” 问题为例:

  1. 初始化两个指针 startend,指向字符串的起始位置。
  2. 使用哈希表记录窗口内字符的索引。
  3. 扩展窗口:将 end 向右移动,直到遇到重复字符。
  4. 收缩窗口:更新 start 为重复字符的下一个索引,排除重复字符。
  5. 在每次窗口调整后,计算窗口的长度,更新最长子串长度。

总结

滑动窗口是一种高效解决问题的方法,通过动态调整窗口大小来找到满足条件的子串或子数组。它在处理连续性问题时特别有用,并且可以很容易地适应不同的问题需求

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