解决LeetCode难题：在无重复字符的子串中最大化可能性

2023-10-22 23:08:25

简介

在LeetCode等在线编程评测平台上，算法题无疑是程序员必不可少的一项挑战。其中，“无重复字符的最长子串”问题更是作为一道经典算法题，备受关注。这道题不仅考察了算法基础和编程能力，更考验了对数据结构和字符串处理的灵活运用。本文将从题目的解析入手，结合滑动窗口算法的讲解，带领你步步攻克这道难题，并从中汲取编程经验，提高解决问题的能力。

题目剖析

给你一个字符串s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

算法思路

滑动窗口

滑动窗口是一种高效的算法设计思想，常用于解决字符串处理和流数据处理等问题。该算法的核心思想是将一个“窗口”在数据流中滑动，并维护窗口内的数据结构和状态信息。在处理字符串问题时，滑动窗口算法将字符串作为一个连续的字符流，从左到右滑动一个固定大小的窗口。窗口内，字符出现的位置被记录在数据结构中，以维护当前窗口内不重复字符的状态。窗口滑动时，新字符被添加进窗口，而最左端的字符则从窗口中移出。通过不断滑动窗口并更新窗口内的数据结构，可以高效地找到字符串中最长的不重复子串。

代码实现（Python）

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

    Args:
    s: 输入字符串。

    Returns:
    最长不重复子串的长度。
    """

    # 使用滑动窗口算法解决问题。
    # 创建一个字典，记录每个字符及其最近出现的位置。
    char_index_map = {}

    # 初始化窗口的左端和右端。
    left = 0
    right = 0

    # 初始化最长子串的长度。
    max_length = 0

    # 当右端到达字符串末尾时，循环结束。
    while right < len(s):
        # 如果当前字符不在字典中，则将其添加到字典中。
        if s[right] not in char_index_map:
            char_index_map[s[right]] = right

        # 如果当前字符在字典中，则更新其最近出现的位置。
        else:
            # 将窗口的左端移动到当前字符最近出现的位置的后一个字符。
            left = max(left, char_index_map[s[right]] + 1)
            # 更新当前字符在字典中的最近出现位置。
            char_index_map[s[right]] = right

        # 更新最长子串的长度。
        max_length = max(max_length, right - left + 1)

        # 将窗口的右端右移一个字符。
        right += 1

    return max_length


# 测试代码
s = "abcabcbb"
print(length_of_longest_substring(s))  # 输出：3

s = "bbbbb"
print(length_of_longest_substring(s))  # 输出：1

s = "pwwkew"
print(length_of_longest_substring(s))  # 输出：3