• Leetcode 3.无重复字符的最长子串


    无重复字符的最长子串

    给定一个字符串,找出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: 无重复字符的最长子串是 "abc",其长度为 3。

    示例 2:

    输入: "bbbbb"

    输出: 1

    解释: 无重复字符的最长子串是 "b",其长度为 1。

    示例 3:

    输入: "pwwkew"

    输出: 3

    解释: 无重复字符的最长子串是 "wke",其长度为 3。

      请注意,答案必须是一个子串,"pwke" 是一个子序列 而不是子串。

    解决方案

    方法一:暴力法

    思路

    逐个检查所有的子字符串,看它是否不含有重复的字符。

    算法

    假设我们有一个函数 boolean allUnique(String substring) ,如果子字符串中的字符都是唯一的,它会返回true,否则会返回false。 我们可以遍历给定字符串 s 的所有可能的子字符串并调用函数 allUnique。 如果事实证明返回值为true,那么我们将会更新无重复字符子串的最大长度的答案。

    现在让我们填补缺少的部分:

    1. 为了枚举给定字符串的所有子字符串,我们需要枚举它们开始和结束的索引。假设开始和结束的索引分别为 iii 和 jjj。那么我们有 0≤i&lt;j≤n0 leq i lt j leq n0≤i<j≤n (这里的结束索引 jjj 是按惯例排除的)。因此,使用 iii 从0到 n1n - 1n1 以及 jjj 从 i+1i+1i+1 到 nnn 这两个嵌套的循环,我们可以枚举出 s 的所有子字符串。
    2. 要检查一个字符串是否有重复字符,我们可以使用集合。我们遍历字符串中的所有字符,并将它们逐个放入 set 中。在放置一个字符之前,我们检查该集合是否已经包含它。如果包含,我们会返回 false。循环结束后,我们返回 true。
     1 public class Solution {
     2     public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
     3         int n = s.length();
     4         int ans = 0;
     5         for (int i = 0; i < n; i++)
     6             for (int j = i + 1; j <= n; j++)
     7                 if (allUnique(s, i, j)) ans = Math.max(ans, j - i);
     8         return ans;
     9     }
    10 
    11     public boolean allUnique(String s, int start, int end) {
    12         Set<Character> set = new HashSet<>();
    13         for (int i = start; i < end; i++) {
    14             Character ch = s.charAt(i);
    15             if (set.contains(ch)) return false;
    16             set.add(ch);
    17         }
    18         return true;
    19     }
    20 }

    方法二:滑动窗口

    算法

    暴力法非常简单。但它太慢了。那么我们该如何优化它呢?

    在暴力法中,我们会反复检查一个子字符串是否含有有重复的字符,但这是没有必要的。如果从索引 iii 到 j1j - 1j1 之间的子字符串 sijs_{ij}sij 已经被检查为没有重复字符。我们只需要检查 s[j]s[j]s[j] 对应的字符是否已经存在于子字符串 sijs_{ij}sij 中。

    要检查一个字符是否已经在子字符串中,我们可以检查整个子字符串,这将产生一个复杂度为 O(n2)O(n^2)O(n2) 的算法,但我们可以做得更好。

    通过使用 HashSet 作为滑动窗口,我们可以用 O(1)O(1)O(1) 的时间来完成对字符是否在当前的子字符串中的检查。

    滑动窗口是数组/字符串问题中常用的抽象概念。 窗口通常是在数组/字符串中由开始和结束索引定义的一系列元素的集合,即 [i,j)[i, j)[i,j)(左闭,右开)。而滑动窗口是可以将两个边界向某一方向"滑动"的窗口。例如,我们将 [i,j)[i, j)[i,j) 向右滑动 111 个元素,则它将变为 [i+1,j+1)[i+1, j+1)[i+1,j+1)(左闭,右开)。

    回到我们的问题,我们使用 HashSet 将字符存储在当前窗口 [i,j)[i, j)[i,j)(最初 j=ij = ij=i)中。 然后我们向右侧滑动索引 jjj,如果它不在 HashSet 中,我们会继续滑动 jjj。直到 s[j] 已经存在于 HashSet 中。此时,我们找到的没有重复字符的最长子字符串将会以索引 iii 开头。如果我们对所有的 iii 这样做,就可以得到答案。

     1 public class Solution {
     2     public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
     3         int n = s.length();
     4         Set<Character> set = new HashSet<>();
     5         int ans = 0, i = 0, j = 0;
     6         while (i < n && j < n) {
     7             // try to extend the range [i, j]
     8             if (!set.contains(s.charAt(j))){
     9                 set.add(s.charAt(j++));
    10                 ans = Math.max(ans, j - i);
    11             }
    12             else {
    13                 set.remove(s.charAt(i++));
    14             }
    15         }
    16         return ans;
    17     }
    18 }

     1 public class Solution {
     2 public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
     3         int n = s.length(), ans = 0;
     4         Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); // current index of character
     5         // try to extend the range [i, j]
     6         for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) {
     7             if (map.containsKey(s.charAt(j))) {
     8                 i = Math.max(map.get(s.charAt(j)), i);
     9             }
    10             ans = Math.max(ans, j - i + 1);
    11             map.put(s.charAt(j), j + 1);
    12         }
    13 return ans;
    14     }
    15 }

    ava(假设字符集为 ASCII 128)

    以前的我们都没有对字符串 s 所使用的字符集进行假设。

    当我们知道该字符集比较小的时侯,我们可以用一个整数数组作为直接访问表来替换 Map。

    常用的表如下所示:

    • int [26] 用于字母 'a' - 'z'或 'A' - 'Z'
    • int [128] 用于ASCII码
    • int [256] 用于扩展ASCII码
    public class Solution {
        public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
            int n = s.length(), ans = 0;
            int[] index = new int[128]; // current index of character
            // try to extend the range [i, j]
            for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) {
                i = Math.max(index[s.charAt(j)], i);
                ans = Math.max(ans, j - i + 1);
                index[s.charAt(j)] = j + 1;
            }
            return ans;
        }
    }

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