3.无重复字符的最长子串
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。
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。注意 "bca" 和 "cab" 也是正确答案。
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，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke"是一个子序列，不是子串。
分析
个人思路：
这是典型的滑动窗口题目，滑动窗口有左窗口（左指针）和右窗口（右指针）那么这个问题又是双指针的问题
主要思考：右指针的移动条件？左指针的移动条件？
右指针的移动条件在于集合中没有重复元素，左指针的移动条件在于右指针遇到了重复元素
首先创建一个集合，然后通过右指针的移动进行筛选，如果指针所在元素不在集合里，那么添加元素到集合并算出最大长度，如果存在，算出该元素所在集合中的位置，然后将重复元素位置包括之前的元素删除（左指针右移）
class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {int max=0;int r=0;char[] charArray = s.toCharArray();List<Character> list = new ArrayList<>();while (r!=charArray.length) {if(!list.contains(charArray[r])){list.add(charArray[r]);max=Math.max(max,list.size());r++;}else {int similar = list.indexOf(charArray[r]);list = list.subList(similar + 1, list.size());}}return max;}
}写了两个小时结果击败5%[笑哭]
官方答案：
感觉这个答案还是不好，因为程序想要结束必须要等for循环结束，那么又要移动左指针去删除元素感觉没有必要
class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {// 哈希集合，记录每个字符是否出现过Set<Character> occ = new HashSet<Character>();int n = s.length();// 右指针，初始值为 -1，相当于我们在字符串的左边界的左侧，还没有开始移动int rk = -1, ans = 0;for (int i = 0; i < n; ++i) {if (i != 0) {// 左指针向右移动一格，移除一个字符occ.remove(s.charAt(i - 1));}while (rk + 1 < n && !occ.contains(s.charAt(rk + 1))) {// 不断地移动右指针occ.add(s.charAt(rk + 1));++rk;}// 第 i 到 rk 个字符是一个极长的无重复字符子串ans = Math.max(ans, rk - i + 1);}return ans;}
}大佬的答案：
思考角度：无重复字符，通过记录每个元素的出现次数，如果某个元素的次数大于1那么就出现了重复的元素，从而移动左指针从左到右删除元素
class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {Map<Character,Integer> window = new HashMap<>();int left=0,right=0;int res=0;while(right<s.length()) {char c = s.charAt(right);window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);right++;
// 判断左侧窗口是否要收缩while (window.get(c) > 1) {char d = s.charAt(left);left++;// 进行窗口内数据的一系列更新window.put(d, window.get(d) - 1);}// 在这里更新答案res = Math.max(res, right - left);}return res;}
}大佬的答案：
思考角度：记录每个元素的索引，先创建一个128体积的数组然后往里面添加索引-1表示该元素没有出现过，右指针向右移动并记录该元素的索引位置，如果出现了重复的元素，那么更新左窗口的索引下标在重复元素的索引右边 last[index] + 1 同时每次遍历都要记录最长的字符长度
误区：数组并不是记录元素的出现次数！！！
在循环中进行左指针的索引更新，只要是没有出现过该元素（元素还没出现过，指针现在遍历该元素是第一次出现）那么左指针的索引一直为0，如果遍历的元素第二次出现，那么左指针立马更新到该重复元素索引+1的位置（即在重复元素的右边）
class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {// 记录字符上一次出现的位置int[] last = new int[128];for(int i = 0; i < 128; i++) {last[i] = -1;}int n = s.length();int res = 0;int start = 0; // 窗口开始位置for(int i = 0; i < n; i++) {int index = s.charAt(i);start = Math.max(start, last[index] + 1);res = Math.max(res, i - start + 1);last[index] = i;}return res;}
}关键步骤详解（结合示例字符串 "pwwkew"）
| 步骤（i） | 当前字符 | index（ASCII 值） | last [index]（上一次位置） | start 的更新（max (start, last [index]+1)） | 窗口[start,i] | 窗口长度（i-start+1） | res（最长长度） | 最后更新 last [index] 为 i |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 'p' | 112 | -1（未出现过） | max(0, -1+1)=0 | [0,0]（"p"） | 1 | 1 | last[112] = 0 |
| 1 | 'w' | 119 | -1（未出现过） | max(0, -1+1)=0 | [0,1]（"pw"） | 2 | 2 | last[119] = 1 |
| 2 | 'w' | 119 | 1（上一次在索引 1） | max(0, 1+1)=2 | [2,2]（"w"） | 1 | 2（不变） | last[119] = 2 |
| 3 | 'k' | 107 | -1（未出现过） | max(2, -1+1)=2 | [2,3]（"wk"） | 2 | 2（不变） | last[107] = 3 |
| 4 | 'e' | 101 | -1（未出现过） | max(2, -1+1)=2 | [2,4]（"wke"） | 3 | 3 | last[101] = 4 |
| 5 | 'w' | 119 | 2（上一次在索引 2） | max(2, 2+1)=3 | [3,5]（"kew"） | 3 | 3（不变） | last[119] = 5 |
核心逻辑总结
1. 窗口左边界 start 的更新：当当前字符c之前出现过（last[c] != -1），且上一次出现的位置在当前窗口内（last[c] >= start），则必须将左边界移到last[c] + 1（避免重复）；否则左边界不变。
2. 最长长度的记录：每次更新左边界后，计算当前窗口[start, i]的长度（i - start + 1），并与历史最长长度res比较，取最大值。
3. 更新字符位置：每次遍历后，将当前字符的位置i记录到last数组中，作为 “上一次出现的位置” 供后续使用。
最终，代码输出的结果为3，对应字符串"pwwkew"中最长的无重复子串（如 "wke" 或 "kew"）的长度。