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一般来说, 如果我们研究的对象是 “连续的区间” 就可以考虑滑动窗口
滑动窗口其实就是"同向双指针", 滑动窗口的特点是, 前后两个指针不会回退, 并且窗口总是向前滑动, 窗口不是固定大小的, 可能边长也可能变短, 如果你在分析题目的时候发现了这些特征, 那就基本是滑动窗口的解法了
暴力解法 : 两层 for 循环, 先固定第一个字符, 然后遍历第二个字符, 每遍历到一个字符就判断是否已经出现过, 利用暴力枚举, 寻找出所有子序列
但这一定会超时, 有没有优化的方案呢?
前期依然是暴力枚举找到第一个满足条件的子数组, 但接下来就不需要接着暴力枚举, 如图所示
增大窗口对应的操作就是 right++
, 缩小窗口的操作就是 left++
right 每指向一个字符, 就判断是否已经存在
综上所述, 可以发现, left 和 right 指针全程没有回退, 并且窗口即会边长也会变短, 但一直在向前滑动, 这就是滑动窗口的特性
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
Set<Character> set = new HashSet<>();
int left = 0;
int right = 0;
int maxLen = 0;
while(right < s.length()){
char ch = s.charAt(right);
if(set.contains(ch) ){
while(s.charAt(left) != ch) {
set.remove(s.charAt(left));
left++;
}
left++;
}
set.add(ch);
maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);
right++;
}
return maxLen;
}