【LeetCode】无重复字符的最长子串【滑动窗口法】
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。来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters
分析:
这三种方法都是属于广义上的滑动窗口法,只是采用的数据结构以及一些操作有所不同
方法一:采用set判断子串中是否存在该字符
暴力的复杂度在于判断一个字串里面是否存在该字符,需要遍历子串,导致暴力的时间复杂度为O(N^2),判断一个字符是否存在于子串中可以采用set集合判断,这样子串中判断字符是否存在的时间复杂度为O(1)
时间复杂度:O(2*N)=O(N),在最糟糕的情况下,每个字符将被 i 和 j访问两次。
空间复杂度: set的大小取决于字符串长度n和字符集的大小m,所以空间复杂度O(min(n,m))
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string str)
{
if(str=="")
return ;
set<char> ss;
int i=,j=,n=str.length();
int ans=-;
while(i<n&&j<n)
{
if(ss.find(str[j])==ss.end())
{
ss.insert(str[j++]);
ans=max(ans,j-i);
}else
{
ss.erase(str[i++]);
}
}
return ans;
}
};
执行时间:60 ms
方法二:采用map或者数组存储每个字符最后出现的索引位置,以便i跳跃式前进
在S[i]到S[j]内如果有字符s[k]重复于S[j+1]的话,如果采用set,i是逐渐增加的(每次前移1位),但是如果采用map存储每个字符最后出现的索引位置,这样i可以直接跳到k+1,属于跳跃式前进
字符集大小:m
时间复杂度:O(2*N)=O(N)
空间复杂度:O(m)
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string str)
{
if(str=="")
return ;
map<char,int> mm;
int i=,j=,n=str.length();
int ans=-;
for(i=,j=;j<n;j++)
{
if(mm.find(str[j])!=mm.end())
{
i=max(i,mm[str[j]]);
}
ans=max(ans,j-i+);
mm[str[j]]=j+;
}
return ans;
}
};
执行时间:32 ms
方法三:采用数组存储字符索引,start代表没有重复子串的开头
如果原来出现过的字符的位置大于start,那么更新start
i-start=没有重复子串的长度
该方法省去了在子串中利用map或者set查找是否存在某字符的操作,直接判断一下当前字符出现过的最后位置是否大于start
时间复杂度:O(N)
空间复杂度:O(m),m为字符集的大小
class Solution
{
public:
int lengthOfLongestSubstring(string str)
{
vector<int> v(,-);
int ans=;
int n=str.length();
int start=-;
for(int i=; i<n; i++)
{
if(v[str[i]]>start)
{
start=v[str[i]];
}
v[str[i]]=i;
ans=max(ans,i-start);
}
return ans;
}
};
执行时间:8 ms
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