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
时间: 2023-04-27 14:04:58 浏览: 159
题目描述:
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。
示例1:
输入: s = "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。
示例2:
输入: s = "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。
示例3:
输入: s = "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 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。
解题思路:
使用滑动窗口的思想,维护一个窗口,窗口内的元素不重复,每次移动右边界,如果右边界的元素已经在窗口内,则移动左边界,直到窗口内的元素不重复为止。
代码实现:
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]。
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
题目描述:
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。
示例 1:
输入: "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc",所以其长度为 3。
示例 2:
输入: "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b",所以其长度为 1。
示例 3:
输入: "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke",所以其长度为 3。
请注意,你的答案必须是 子串 的长度,"pwke" 是一个子序列,不是子串。
解题思路:
使用滑动窗口的思想,维护一个窗口,窗口内的元素不重复,每次移动右边界,如果右边界的元素在窗口内出现过,则移动左边界,直到窗口内不再有重复元素。
代码实现:
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