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LeetCode LCR 016. 无重复字符的最长子串 (Java)

LeetCode LCR 016. 无重复字符的最长子串


滑动窗口法解「无重复字符的最长子串」

问题描述

给定一个字符串 s,找出其中不含有重复字符的 最长连续子字符串 的长度。

示例

输入:s = "abcabcbb"
输出:3(最长子串为 "abc"


解题思路

滑动窗口法(双指针)

  1. 窗口定义:用左右指针 leftright 表示当前窗口的左右边界,窗口内字符不重复。

  2. 核心操作:
    • 扩展右边界:右指针不断右移,直到遇到重复字符。

    • 收缩左边界:一旦发现重复,左指针右移一位,移除原左边界字符。

  3. 去重机制:通过哈希集合 Set 实时记录窗口内的字符,确保窗口的唯一性。


算法流程

步骤详解

  1. 初始化:
    • 左指针 left = 0,右指针 right = 0

    • 哈希集合 Set 存储窗口字符

    • 结果变量 res 记录最大长度

  2. 滑动窗口扩展:

    for (int left = 0; left < s.length(); left++) {// 右指针扩展至出现重复或越界while (right < s.length() && !set.contains(s.charAt(right))) {set.add(s.charAt(right));right++;}// 更新最大长度res = Math.max(res, right - left);// 左指针右移一位,移除原左边界字符set.remove(s.charAt(left));
    }
    
  3. 动态调整:
    • 每次左指针右移后,右指针从当前位置继续扩展,无需回溯。


复杂度分析

• 时间复杂度:O(n),左右指针各遍历一次字符串。

• 空间复杂度:O(1),字符集大小固定(ASCII 最多 128 种字符)。


代码实现
public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {int right = 0;      // 窗口右边界int res = 0;        // 最长子串长度Set<Character> set = new HashSet<>();for (int left = 0; left < s.length(); left++) {// 右指针扩展至出现重复或越界while (right < s.length() && !set.contains(s.charAt(right))) {set.add(s.charAt(right));right++;}// 更新最大长度res = Math.max(res, right - left);// 左指针右移一位,移除原左边界字符set.remove(s.charAt(left));}return res;
}

力扣通过截图

在这里插入图片描述


示例解析

示例 1:s = "abcabcbb"

  1. 初始状态:left=0, right=0
    • 窗口扩展至 right=3(字符 a,b,c),此时 res=3

  2. 左指针右移:left=1,移除 a
    • 窗口扩展至 right=4(加入 a 失败,窗口变为 b,c,ares=3

  3. 循环结束:最终 res=3


关键点说明
为何时间复杂度是 O(n)?
• 每个字符最多被左右指针各访问一次,无重复操作。

为何用 Set 而不用 Map
Set 直接检查是否存在重复,无需记录索引,节省空间。

如何处理中间重复字符?
• 左指针每次仅移动一位,逐步缩小窗口,确保窗口内始终无重复。


拓展思考

优化版本(跳跃式收缩)
若记录字符的最新位置,左指针可跳跃式移动:

Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
int left = 0;
for (int right = 0; right < s.length(); right++) {if (map.containsKey(s.charAt(right))) {left = Math.max(left, map.get(s.charAt(right)) + 1);}map.put(s.charAt(right), right);res = Math.max(res, right - left + 1);
}

• 优势:减少左指针移动次数,提升效率。

力扣通过截图

在这里插入图片描述


通过滑动窗口法,我们高效地解决了子串查重问题,平衡了时间与空间复杂度。此方法在字符串处理中具有广泛的应用场景。

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