[LeetCode] 3. Longest Substring Without Repeating Characters 最长无重复字符的子串
Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.
Example 1:
Input: "abcabcbb"
Output: 3
Explanation: The answer is "abc", with the length of 3.
Example 2:
Input: "bbbbb"
Output: 1
Explanation: The answer is "b", with the length of 1.
Example 3:
Input: "pwwkew"
Output: 3
Explanation: The answer is "wke", with the length of 3. Note that the answer must be a substring, "pwke" is a subsequence and not a substring.
这道求最长无重复子串的题和之前那道 Isomorphic Strings 很类似，属于 LeetCode 早期经典题目，博主认为是可以跟 Two Sum 媲美的一道题。给了我们一个字符串，让求最长的无重复字符的子串，注意这里是子串，不是子序列，所以必须是连续的。先不考虑代码怎么实现，如果给一个例子中的例子 "abcabcbb"，让你手动找无重复字符的子串，该怎么找。博主会一个字符一个字符的遍历，比如 a，b，c，然后又出现了一个a，那么此时就应该去掉第一次出现的a，然后继续往后，又出现了一个b，则应该去掉一次出现的b，以此类推，最终发现最长的长度为3。所以说，需要记录之前出现过的字符，记录的方式有很多，最常见的是统计字符出现的个数，但是这道题字符出现的位置很重要，所以可以使用 HashMap 来建立字符和其出现位置之间的映射。进一步考虑，由于字符会重复出现，到底是保存所有出现的位置呢，还是只记录一个位置？我们之前手动推导的方法实际上是维护了一个滑动窗口，窗口内的都是没有重复的字符，需要尽可能的扩大窗口的大小。由于窗口在不停向右滑动，所以只关心每个字符最后出现的位置，并建立映射。窗口的右边界就是当前遍历到的字符的位置，为了求出窗口的大小，需要一个变量 left 来指向滑动窗口的左边界，这样，如果当前遍历到的字符从未出现过，那么直接扩大右边界，如果之前出现过，那么就分两种情况，在或不在滑动窗口内，如果不在滑动窗口内，那么就没事，当前字符可以加进来，如果在的话，就需要先在滑动窗口内去掉这个已经出现过的字符了，去掉的方法并不需要将左边界 left 一位一位向右遍历查找，由于 HashMap 已经保存了该重复字符最后出现的位置，所以直接移动 left 指针就可以了。维护一个结果 res，每次用出现过的窗口大小来更新结果 res，就可以得到最终结果啦。
这里可以建立一个 HashMap，建立每个字符和其最后出现位置之间的映射，然后需要定义两个变量 res 和 left，其中 res 用来记录最长无重复子串的长度，left 指向该无重复子串左边的起始位置的前一个，由于是前一个，所以初始化就是 -1，然后遍历整个字符串，对于每一个遍历到的字符，如果该字符已经在 HashMap 中存在了，并且如果其映射值大于 left 的话，那么更新 left 为当前映射值。然后映射值更新为当前坐标i，这样保证了 left 始终为当前边界的前一个位置，然后计算窗口长度的时候，直接用 i-left 即可，用来更新结果 res。
这里解释下程序中那个 if 条件语句中的两个条件 m.count(s[i]) && m[s[i]] > left，因为一旦当前字符 s[i] 在 HashMap 已经存在映射，说明当前的字符已经出现过了，而若 m[s[i]] > left 成立，说明之前出现过的字符在窗口内，那么如果要加上当前这个重复的字符，就要移除之前的那个，所以让 left 赋值为 m[s[i]]，由于 left 是窗口左边界的前一个位置（这也是 left 初始化为 -1 的原因，因为窗口左边界是从0开始遍历的），所以相当于已经移除出滑动窗口了。举一个最简单的例子 "aa"，当 i=0 时，建立了 a->0 的映射，并且此时结果 res 更新为1，那么当 i=1 的时候，发现a在 HashMap 中，并且映射值0大于 left 的 -1，所以此时 left 更新为0，映射对更新为 a->1，那么此时 i-left 还为1，不用更新结果 res，那么最终结果 res 还为1，正确，代码如下：
C++ 解法一：
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class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
int res = 0, left = -1, n = s.size();
unordered_map<int, int> m;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
if (m.count(s[i]) && m[s[i]] > left) {
left = m[s[i]];
}
m[s[i]] = i;
res = max(res, i - left);
}
return res;
}
};
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下面这种写法是上面解法的精简模式，这里我们可以建立一个 256 位大小的整型数组来代替 HashMap，这样做的原因是 ASCII 表共能表示 256 个字符，但是由于键盘只能表示 128 个字符，所以用 128 也行，然后全部初始化为 -1，这样的好处是不用像之前的 HashMap 一样要查找当前字符是否存在映射对了，对于每一个遍历到的字符，直接用其在数组中的值来更新 left，因为默认是 -1，而 left 初始化也是 -1，所以并不会产生错误，这样就省了 if 判断的步骤，其余思路都一样：
C++ 解法二：
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class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
vector<int> m(128, -1);
int res = 0, left = -1;
for (int i = 0; i < s.size(); ++i) {
left = max(left, m[s[i]]);
m[s[i]] = i;
res = max(res, i - left);
}
return res;
}
};
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Java 解法二：
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public class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int[] m = new int[256];
Arrays.fill(m, -1);
int res = 0, left = -1;
for (int i = 0; i < s.length(); ++i) {
left = Math.max(left, m[s.charAt(i)]);
m[s.charAt(i)] = i;
res = Math.max(res, i - left);
}
return res;
}
}
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下面这种解法使用了 HashSet，核心算法和上面的很类似，把出现过的字符都放入 HashSet 中，遇到 HashSet 中没有的字符就加入 HashSet 中并更新结果 res，如果遇到重复的，则从左边开始删字符，直到删到重复的字符停止：
C++ 解法三：
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class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
int res = 0, left = 0, i = 0, n = s.size();
unordered_set<char> t;
while (i < n) {
if (!t.count(s[i])) {
t.insert(s[i++]);
res = max(res, (int)t.size());
} else {
t.erase(s[left++]);
}
}
return res;
}
};
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Java 解法三：
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public class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int res = 0, left = 0, right = 0;
HashSet<Character> t = new HashSet<Character>();
while (right < s.length()) {
if (!t.contains(s.charAt(right))) {
t.add(s.charAt(right++));
res = Math.max(res, t.size());
} else {
t.remove(s.charAt(left++));
}
}
return res;
}
}
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到此这篇关于C++实现leetcode(3.最长无重复字符的子串)的文章就介绍到这了,更多相关C++实现最长无重复字符的子串内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4480780.html