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。

法1:通过暴力破解,遍历一次字符串,每次将新加的字符和字符串比较,有重复,就刷新字符串的左边界,没重复,就继续加。

class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
int left=0,right=1,len=1,res=0;
int s_len=s.length();
if(s_len<2)return s_len; //防止空串和只有一个字符的情况
while(right<s_len){ //遍历整个字符串
for(int i=left;i<right;i++){ //遍历新添加的字符在前边字符串中是否重复
if(s[i]==s[right]){
left=i+1;
len=right-left;
break;
}
}
right++;
len++;
res=max(len,res);
}
return res;
}
};

法2:使用map来大大降低字符查重的时间

class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
int left=0,right=0,len=0,res=0;
unordered_map<char,int>hash;
int s_len=s.length();
while(right<s_len){ //遍历整个字符串
if(hash.find(s[right])!=hash.end()&&hash[s[right]]>=left){ //若重复
left=hash[s[right]]+1; //更新左边界
len=right-left; //更新长度
}
hash[s[right]]=right; //加入到map里 right++;
len++;
res=max(len,res);
}
return res;
}
};

法3:利用vector数组来代替map,桶排序的思想。

class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
int left=0,right=0,len=0,res=0;
vector<int>v(128,-1);
int s_len=s.length();
while(right<s_len){ //遍历整个字符串 char tempChar=s[right];
if(v[(int)tempChar]>=left){ //如果字符tempChar没出现过,那v[tempChar]值就是 //-1,出现过的话,v[tempChar]就是上次出现的下标了
left=v[tempChar]+1;
len=right-left;
} v[tempChar]=right; //更新v[tempChar]
right++;
len++;
res=max(len,res);
}
return res;
}
};

  

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