卜若的代码笔记-算法系列-第八个算法案例分析：无重复字符的最长子串

常规的解法是：

比如一个字符串abcabcbb

每一次截取一段

abcabcbb->捕捉不重复串 = abc

bcabcbb->捕捉不重复串 = bca

cabcbb->...

abcbb->...

bcbb.->...

,,,

最后将所有不重复串填塞到一个表里面

获取这个表中最长串的长度返回：

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=3 lang=java
 *
 * [3] 无重复字符的最长子串
 */

// @lc code=start
class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {


        // System.out.println("hello world");
        if(s.length() == 0){

            return 0;
        }
        char[] ca = s.toCharArray();
        int len = 0;
        int lastChar = ca[0];
        List li = new ArrayList();
        for(int i =0;i charArr = new ArrayList();
    }
}
// @lc code=end

效率感人：

我搜索了一下别人优秀的解法，然后，他们的角度及其刁钻，我写一下解题思路：

比如ababvd

 

1.动态的获取start的位置

2.长度等于当前遍历索引index - start +1(从0开始算起索引索引添加1)

当start = 0时

index = 0时，子串长度(sl)为1

index = 1时，子串长度为2

index = 2时，这个时候，我们观测到子串结构为aba，显然是一个重复子串，所以，start就应该变了应该拒绝掉上一个重复字符的位置，也就是start = 1，子串编程ba

index = 3时，子串为bab，显示是一个重复子串，start应该往前走一步为ab，sl = 2

index = 4时，子串为abv,sl = 3

index = 5时，子串为abvd sl = 4

接下来我们分析一下其他特殊情况

子串sstr，子串长度sl

1.s = pwwkew

start = 0;

index = 0,sl = 1,sstr = p

index =1,sstr = pw,sl = 2;

index = 2,sstr = pww ->start = 上一个w的位置+1的位置也就是 start = 2；sstr = w,sl = 1

index = 3,sstr = wk,sl = 2

...

2.s = abba

start = 0

index = 0,sstr = a

index = 1,sstr = ab

index = 2,sstr = abb ->start = 2,sstr = b

index = 3,sstr = ba ->start = 1,sstr =bba

显然，我们发现index = 3时，就会出问题，因为这个时候，start肯定不能网前移，只能网后推，通常情况下我们需要加一个max

 

 

以下是源码：

/*
 * @lc app=leetcode.cn id=3 lang=java
 *
 * [3] 无重复字符的最长子串
 */

// @lc code=start
class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {

        HashMap map = new HashMap<>();
        List lenList = new ArrayList<>();
        char[] ca = s.toCharArray();
        int max = 0;

        //考虑到字符串只有1的情况

        if(s.length() <= 1){

            return s.length();

        }
        int start = 0;
        for(int i =0;i

效率提升了很多，当然，效率还能提高，比如取消掉lenList，直接max，当然，这些细节的东西可以自己琢磨

 

 

总结下来就是：

 

start为起始，索引为终点的窗口扫过这组数据，判断节点重复，更新start从而更新不重复窗口。

时间复杂度是o(n)。

时间复杂度是o(n)，上面的时间复杂度是o(n2)

...真特么diao