找寻无重复字符的最长子串：优化算法，掌握字符串精髓

前端

2024-02-22 06:03:46

引言：子串与子序列的邂逅

在浩瀚的字符串世界中，子串与子序列犹如两颗璀璨的明珠，熠熠生辉，交相辉映。它们之间的微妙差别，往往让初学者为之着迷。

子串，是指字符串中连续的一组字符。例如，在字符串 "hello world" 中，"ell" 和 "rld" 都是子串。

子序列 ，是指字符串中不连续的一组字符。例如，在字符串 "hello world" 中，"hlo" 和 "leo" 都是子序列。

理解子串和子序列的概念，是掌握无重复字符最长子串问题的关键所在。

踏上征程：算法优化之路

在踏上寻找无重复字符最长子串的征途前，让我们先来了解一些算法优化技巧，它们将帮助我们事半功倍。

优化技巧一：滑动窗口算法

滑动窗口算法是一种高效的算法，常用于解决无重复字符最长子串问题。它的基本原理是：使用一个窗口在字符串中滑动，并不断更新窗口中的字符。如果窗口中出现重复字符，则将窗口向右移动一位；如果窗口中不包含重复字符，则将窗口大小增加一位。

优化技巧二：哈希表妙用

哈希表是一种高效的数据结构，常用于存储键值对。在无重复字符最长子串问题中，我们可以使用哈希表来存储窗口中的字符及其位置。当窗口中出现重复字符时，我们可以通过哈希表快速找到重复字符的位置，从而将窗口移动到该位置之后。

拨云见日：无重复字符最长子串算法

经过前期的铺垫，我们终于可以揭开无重复字符最长子串算法的神秘面纱。

def longest_substring_without_repeating_characters(string):
  """
  找到字符串中不包含重复字符的最长子串

  参数：
    string: 输入字符串

  返回：
    最长子串的长度
  """

  # 使用滑动窗口算法和哈希表来解决问题

  # 初始化滑动窗口和哈希表
  window_start = 0
  window_end = 0
  char_index_map = {}

  # 存储最长子串的长度
  max_length = 0

  # 遍历字符串
  for window_end in range(len(string)):
    # 如果当前字符已经在哈希表中，则更新窗口的起始位置
    if string[window_end] in char_index_map:
      window_start = max(window_start, char_index_map[string[window_end]] + 1)

    # 将当前字符添加到哈希表中
    char_index_map[string[window_end]] = window_end

    # 更新最长子串的长度
    max_length = max(max_length, window_end - window_start + 1)

  # 返回最长子串的长度
  return max_length