「LeetCode」03-无重复字符的最长子串，乐享编程时光！

「LeetCode」03-无重复字符的最长子串，一起探索算法世界！

欢迎来到「LeetCode」之旅，我们将在本期挑战中探究一道经典的算法题——03-无重复字符的最长子串。让我们踏上这段充满智慧和乐趣的编程之旅吧！

【问题】

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】

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。

【题解】

解决本题的关键在于使用滑动窗口算法。该算法通过两个指针来维护一个窗口，窗口内的字符不重复。当遇到重复字符时，窗口右指针向右移动，窗口左指针随之移动以保持窗口内字符不重复。窗口的长度即为无重复字符的最长子串的长度。

【具体步骤】

1. 初始化窗口的左指针和右指针，都指向字符串的第一个字符。
2. 如果窗口内没有重复字符，则右指针向右移动。
3. 如果窗口内出现重复字符，则窗口左指针向右移动，直到窗口内没有重复字符。
4. 记录窗口的长度，并与之前的最长子串长度进行比较，更新最长子串长度。
5. 重复步骤 2-4，直到窗口右指针到达字符串的末尾。

【代码实现】

def length_of_longest_substring(s):
  """
  计算字符串中最长不重复子串的长度。

  参数：
    s：字符串

  返回：
    最长不重复子串的长度
  """

  # 初始化窗口的左指针和右指针
  left, right = 0, 0

  # 哈希表用于记录字符是否在窗口内出现过
  char_set = set()

  # 记录最长子串的长度
  max_length = 0

  # 遍历字符串
  while right < len(s):
    # 如果字符不在窗口内，则将其添加到窗口中
    if s[right] not in char_set:
      char_set.add(s[right])
      right += 1

    # 如果字符在窗口内，则窗口左指针向右移动，直到窗口内没有重复字符
    else:
      char_set.remove(s[left])
      left += 1

    # 更新最长子串的长度
    max_length = max(max_length, right - left)

  # 返回最长子串的长度
  return max_length

【复杂度分析】

• 时间复杂度：O(n)，其中 n 是字符串的长度。算法需要遍历字符串一次，因此时间复杂度为 O(n)。
• 空间复杂度：O(n)，其中 n 是字符串的长度。算法需要使用哈希表来记录字符是否在窗口内出现过，因此空间复杂度为 O(n)。

【总结】

「LeetCode」03-无重复字符的最长子串是一个经典的算法题，通过滑动窗口算法可以高效地求解。算法的时间复杂度和空间复杂度都是 O(n)，其中 n 是字符串的长度。希望大家能够通过本题的讲解，对滑动窗口算法有更深入的理解，并在未来的编程实践中灵活运用。

【欢迎参与讨论】

欢迎大家在评论区留下您的想法和问题，我们共同探讨算法之美！