2020.9.16算法题
题目
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
语言
java
思路
我们先用一个例子来想一想如何在较优的时间复杂度内通过本题。
我们不妨以示例一中的字符串 \texttt{abcabcbb}abcabcbb 为例，找出 从每一个字符开始的，不包含重复字符的最长子串，那么其中最长的那个字符串即为答案。对于示例一中的字符串，我们列举出这些结果，其中括号中表示选中的字符以及最长的字符串：
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以 (a)bcabcbb 开始的最长字符串为 (abc)abcbb；
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以 a(b)cabcbb 开始的最长字符串为 a(bca)bcbb；
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以 ab(c)abcbb 开始的最长字符串为 ab(cab)cbb；
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以 abc(a)bcbb 开始的最长字符串为 abc(abc)bb；
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以 abca(b)cbb 开始的最长字符串为 abca(bc)bb；
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以 abcab(c)bb 开始的最长字符串为 abcab(cb)b；
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以 abcabc(b)b 开始的最长字符串为 abcabc(b)b；
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以 abcabcb(b) 开始的最长字符串为 abcabcb(b)。
发现了什么？如果我们依次递增地枚举子串的起始位置，那么子串的结束位置也是递增的！这里的原因在于，假设我们选择字符串中的第 kk 个字符作为起始位置，并且得到了不包含重复字符的最长子串的结束位置为 r_kr k 。那么当我们选择第 k+1k+1 个字符作为起始位置时，首先从 k+1k+1 到 r_kr k 的字符显然是不重复的，并且由于少了原本的第 kk 个字符，我们可以尝试继续增大 r_kr k ，直到右侧出现了重复字符为止。
这样以来，我们就可以使用「滑动窗口」来解决这个问题了：
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 r_kr k ；
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。
判断重复字符
在上面的流程中，我们还需要使用一种数据结构来判断 是否有重复的字符，常用的数据结构为哈希集合（即 C++ 中的 std::unordered_set，Java 中的 HashSet，Python 中的 set, JavaScript 中的 Set）。在左指针向右移动的时候，我们从哈希集合中移除一个字符，在右指针向右移动的时候，我们往哈希集合中添加一个字符。
至此，我们就完美解决了本题。
代码
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
//记录每个字符是否出现过的哈希集合
Set<Character> occ = new HashSet<Character>();
int n = s.length();
//右指针，初始值为-1，还没开始移动，相当于在左边界的左侧
int rk = -1;
int ans = 0;
for(int i=0;i<n;++i){//遍历字符串
if(i!=0){
//左指针向右移动，移除一个字符（因为要后移）
occ.add(s.charAt(i-1));
}
while(rk+1<n&&!occ.contains(s.charAt(rk+1))){
//如果每超出范围且不包含那个键位
occ.add(s.charAt(rk+1));
++rk;
}
//从i到rk是一个最长的无重复字符的字符串
ans=Math.max(ans,rk-i+1);
}
return ans;
}
}