掌握双指针算法奥妙无重复字符的字符串子串解析掌握双指针算法的奥妙，解析无重复字符的字符串子串

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2023-12-03 23:39:01

双指针算法的魅力：无重复字符最长子串的探索

在计算机编程中，双指针算法是一种常见的字符串处理技巧。其核心思想是使用两个指针在字符串中移动，并根据特定规则来确定子字符串的范围。在本文中，我们将使用双指针算法来解决一个经典的leetcode题目：“3. 无重复字符的最长子串”。

题目概述：寻找最长无重复子串

给你一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。例如，在字符串 "abcabcbb" 中，最长无重复子串是 "abc"，长度为 3。

双指针算法的应用：从理论到实践

为了解决这个问题，我们可以使用双指针算法。具体步骤如下：

初始化两个指针，start 和 end，均指向字符串的开头。
将 end 向后移动，直到找到第一个与 start 和 end 之间的字符重复的字符。
将 start 向后移动，直到不再与 end 之间的字符重复。
重复步骤 2 和 3，直到 end 到达字符串的末尾。
在每次迭代中，计算 start 和 end 之间的子串的长度，并记录最长的子串长度。

代码示例：双指针算法的实现

def length_of_longest_substring(s):
  """
  :type s: str
  :rtype: int
  """
  start = 0
  end = 0
  max_length = 0

  char_index = {}

  for end in range(len(s)):
    if s[end] in char_index and char_index[s[end]] >= start:
      start = char_index[s[end]] + 1
    char_index[s[end]] = end
    max_length = max(max_length, end - start + 1)

  return max_length

算法分析：时间复杂度与空间复杂度

双指针算法的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是字符串的长度。在最坏的情况下，算法需要遍历字符串中的每个字符一次，因此时间复杂度为 O(n)。算法的空间复杂度为 O(min(n, k))，其中 k 是字符串中不重复字符的数量。在最坏的情况下，算法需要存储字符串中所有不重复的字符，因此空间复杂度为 O(n)。