给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度用java实现

时间: 2023-10-14 09:12:19 浏览: 130
可以使用滑动窗口算法来解决这个问题,具体步骤如下: 1. 定义一个哈希集合用于记录当前窗口中存在的字符。 2. 使用双指针 i 和 j 表示滑动窗口的左右边界,初始值都为 0。 3. 遍历字符串 s,每次移动右指针 j,并将对应的字符加入到哈希集合中。 4. 如果发现哈希集合中已经存在了 s[j] 这个字符,说明当前窗口中存在重复字符,需要移动左指针 i,并将对应的字符从哈希集合中删除,直到窗口中不再存在重复字符为止。 5. 每次移动左指针 i 和右指针 j 后都需要更新最长子串的长度。 下面是 Java 代码实现: ```java public int lengthOfLongestSubstring(String s) { int n = s.length(); Set<Character> set = new HashSet<>(); int ans = 0, i = 0, j = 0; while (i < n && j < n) { if (!set.contains(s.charAt(j))) { set.add(s.charAt(j++)); ans = Math.max(ans, j - i); } else { set.remove(s.charAt(i++)); } } return ans; } ```
相关问题

最长无重复字符子串 给定一个字符串s 请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。python

### Python 实现寻找不含重复字符的最长子串 为了实现这一功能,可以采用滑动窗口的技术来遍历字符串并记录当前遇到的不同字符以及它们的位置。通过维护两个指针分别表示窗口的起始位置和结束位置,在每次迭代过程中更新最大长度。 下面是一个具体的Python函数用于解决这个问题: ```python def length_of_longest_substring(s: str) -> int: char_map = {} left = 0 max_length = 0 for right in range(len(s)): if s[right] in char_map: left = max(char_map[s[right]] + 1, left) char_map[s[right]] = right max_length = max(max_length, right - left + 1) return max_length ``` 此方法的时间复杂度为O(n),其中n是输入字符串s的长度[^1]。该算法能够有效地处理各种情况下的测试用例,并返回正确的结果。 对于想要获取具体最长子串的情况,则可以在上述基础上稍作修改,以便追踪到实际的子串内容而非仅仅计算其长度: ```python def longest_unique_substring(s: str): char_index = {} start = maxLengthStart = 0 maxLength = 0 for end in range(len(s)): if s[end] in char_index and char_index[s[end]] >= start: start = char_index[s[end]] + 1 char_index[s[end]] = end if end - start + 1 > maxLength: maxLength = end - start + 1 maxLengthStart = start return s[maxLengthStart : maxLengthStart + maxLength] # 测试例子 print(longest_unique_substring("abcabcbb")) # 输出 'abc' print(length_of_longest_substring("abcabcbb")) # 输出 3 ``` 这段代码不仅会给出最长无重复字串的实际内容,还会提供相应的长度信息[^3]。

java给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度

可以使用滑动窗口的方法来解决这个问题。具体来说,我们使用两个指针表示字符串中的某个子串(的左右边界)。其中左指针代表着上文中「枚举子串的起始位置」,而右指针即为上文中的 rrk。 在每一步的操作中,我们会将左指针向右移动一格,表示我们开始枚举下一个字符作为起始位置,然后我们可以不断地向右移动右指针,但需要保证这两个指针对应的子串中没有重复的字符。在移动结束后,这个子串就对应着以左指针开始的,不包含重复字符的最长子串。我们记录下这个子串的长度;在枚举结束后,我们找到的最长的子串的长度即为答案。 时间复杂度:O(n),其中 n 是字符串的长度。左指针和右指针分别会遍历整个字符串一次。 代码如下: ```java public int lengthOfLongestSubstring(String s) { int n = s.length(); Set<Character> set = new HashSet<>(); int ans = 0, i = 0, j = 0; while (i < n && j < n) { if (!set.contains(s.charAt(j))) { set.add(s.charAt(j++)); ans = Math.max(ans, j - i); } else { set.remove(s.charAt(i++)); } } return ans; } ```
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