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美国免费网站空间,seo专员工资一般多少,河北集团网站建设,网站空间推荐LeetCode入门必刷:无重复字符的最长子串(Java详解记忆技巧) 在字符串处理类算法题中,“无重复字符的最长子串”是一道高频面试题,也是理解“滑动窗口”思想的绝佳案例。本文用Java实现最优解,并用生活化场景…

LeetCode入门必刷:无重复字符的最长子串(Java详解+记忆技巧)

在字符串处理类算法题中,“无重复字符的最长子串”是一道高频面试题,也是理解“滑动窗口”思想的绝佳案例。本文用Java实现最优解,并用生活化场景帮你轻松记住核心逻辑,看完就能上手。

一、题目:找到最长的“不重复片段”

问题:给定一个字符串 s,返回其中不包含重复字符的最长子串的长度。

举几个例子直观理解:

  • 输入 s = "abcabcbb" → 输出 3(最长子串是 "abc"
  • 输入 s = "bbbbb" → 输出 1(只有单个 "b" 不重复)
  • 输入 s = "pwwkew" → 输出 3(最长子串是 "wke""kew"

二、最优解法:滑动窗口+哈希表(Java代码)

直接上能通过的代码,核心逻辑用注释标注:

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;class Solution {public int lengthOfLongestSubstring(String s) {// 哈希表:记录每个字符最后出现的位置(像个"记事本")Map<Character, Integer> charMap = new HashMap<>();int maxLen = 0; // 存储最长子串长度int left = 0;   // 滑动窗口的左边界(类似"起点标记")// 右指针遍历字符串,相当于"终点标记"for (int right = 0; right < s.length(); right++) {char currentChar = s.charAt(right); // 当前字符// 关键:如果当前字符在窗口内重复,就移动左边界到重复位置的右边if (charMap.containsKey(currentChar) && charMap.get(currentChar) >= left) {left = charMap.get(currentChar) + 1;}// 更新记事本:记录当前字符的最新位置charMap.put(currentChar, right);// 计算当前窗口长度,更新最大值maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);}return maxLen;}
}

三、代码逻辑:用“抓娃娃机”场景理解

把代码逻辑想象成玩抓娃娃机的过程,每个角色对应具体功能,记场景比记代码更有效:

1. 给代码元素“贴标签”

  • leftright 指针:分别是抓娃娃机的“左边界”和“右边界”,两个边界之间的区域就是“当前抓娃娃的范围”(子串)。
  • charMap 哈希表:像个“记录表”,专门记每个娃娃(字符)最后一次被抓到的位置(索引)。
  • currentChar:当前正在抓的娃娃(遍历到的字符)。

2. 玩抓娃娃机的流程(核心逻辑)

① 右边界 right 先移动,每次抓一个新娃娃(遍历字符串的每个字符)。
② 抓之前先查“记录表”:

  • 如果这个娃娃之前没抓过,或者上次抓的位置在左边界外面(不在当前范围内),不管它,继续抓。
  • 如果这个娃娃上次抓的位置在当前范围内(charMap.get(currentChar) >= left),说明重复了,必须把左边界 left 移到“上次位置+1”,确保当前范围里没有重复娃娃。
    ③ 把当前娃娃的位置记到“记录表”里(charMap.put(currentChar, right))。
    ④ 每次抓完,算一下当前范围(right - left + 1)的长度,和之前的最大长度比,更新最大值。

四、为什么这样写?—— 从“暴力”到“优化”的思考

刚开始可能会想到“暴力解法”:把所有子串都列出来,检查是否有重复,再找最长的。但这种方法要嵌套两层循环,时间复杂度是 O(n²),字符串长一点就会超时。

而“滑动窗口+哈希表”的解法:

  • right 指针一次遍历所有字符(O(n) 时间)。
  • 用哈希表(O(1) 查找)快速判断重复,避免重复检查。
  • 左边界 left 只向右移动,不回头,整体效率提升到 O(n)。

五、一句话记住核心逻辑

“右指针扫字符,哈希表记位置,重复就把左指针右移,随时算最长距离。”

拆解一下:

  • 右指针负责“遍历所有字符”;
  • 哈希表负责“记住每个字符最后出现的位置”;
  • 左指针负责“遇到重复时右移,保证窗口内无重复”;
  • 每次移动后计算“当前窗口长度”,更新最大值。

六、Java代码实战小贴士

  1. 哈希表可以用数组优化:如果字符串只包含 ASCII 字符(比如英文字母、数字),可以用 int[128] 代替 HashMap,效率更高(数组访问比哈希表快):

    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {int[] lastPos = new int[128]; // 存储字符最后出现的位置,初始为0Arrays.fill(lastPos, -1); // 初始化为-1(表示未出现)int maxLen = 0;int left = 0;for (int right = 0; right < s.length(); right++) {char c = s.charAt(right);if (lastPos[c] >= left) {left = lastPos[c] + 1;}lastPos[c] = right;maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);}return maxLen;
    }
    
  2. 特殊情况处理:空字符串(s = "")返回 0,单字符(s = "a")返回 1,这些代码都能自动处理。

七、练手小例子

s = "abba" 走一遍流程,加深理解:

  • right=0'a'):哈希表记 a:0,窗口 [0,0],长度 1,max=1。
  • right=1'b'):哈希表记 b:1,窗口 [0,1],长度 2,max=2。
  • right=2'b'):哈希表中 b 上次位置是 1(在窗口内),left 移到 2,窗口 [2,2],长度 1,max 还是 2。
  • right=3'a'):哈希表中 a 上次位置是 0(在 left=2 外面),窗口 [2,3],长度 2,max 保持 2。

最终结果是 2,正确。

通过生活化场景理解滑动窗口,再记住那句核心口诀,这道题就很难忘记了。下次遇到类似“找最长不重复片段”的问题,就能直接套用这个思路啦。

http://www.dtcms.com/wzjs/333492.html

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