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力扣题目： 无重复的最长字串
题目描述
解题思路
问题理解
算法选择
具体思路
解题要点
完整代码（C++）
兄弟们共勉 ！！！
每篇前言
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咱的口号：🌹小比特，大梦想🌹
作者请求：由于博主水平有限，难免会有错误和不准之处，我也非常渴望知道这些错误，恳请大佬们批评斧正。
力扣题目： 无重复的最长字串
原题链接：3. 无重复字符的最长子串 - 力扣（LeetCode）
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，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
问题理解
题目要求在给定的字符串 s 里找出不包含重复字符的最长子串，然后返回该子串的长度。这里要明确子串是字符串中连续的字符序列，和子序列不同，子序列中的字符可以不连续。
算法选择
使用滑动窗口算法来解决此问题。滑动窗口是一种在处理数组或字符串的子数组、子串问题时常用的算法。它借助两个指针来界定窗口的范围，并且能够动态地调整窗口大小，从而高效地解决问题。
具体思路
-
定义哈希表：创建一个长度为 128 的数组
hash来模拟哈希表，数组的下标对应字符的 ASCII 码值，数组元素用于记录该字符在当前窗口中出现的次数。 -
初始化指针与结果变量：在
lengthOfLongestSubstring函数中，定义两个指针left和right分别表示滑动窗口的左右边界，初始时都指向字符串的起始位置。同时，定义变量ret用于记录最长无重复子串的长度，初始化为 0。 -
移动右指针：使用
for循环让right指针从左到右遍历字符串。在每次循环中，将当前字符s[right]加入窗口，并更新hash数组中该字符的出现次数。 -
处理重复字符：当
hash[s[right]] > 1时，说明当前字符在窗口中出现的次数超过 1 次，即窗口内存在重复字符。此时，需要移动left指针，将字符从窗口移除，并更新hash数组，直到窗口内不再有重复字符。 -
更新最长长度：每次移动
right指针后，计算当前窗口的长度right - left + 1，并将其与ret比较，取较大值更新ret。 -
返回结果：循环结束后，返回
ret，即最长无重复子串的长度。
解题要点
-
滑动窗口的维护：要正确处理
left和right指针的移动，确保窗口内始终不包含重复字符。 -
哈希表的使用：合理利用
hash数组记录字符的出现次数，通过简单的数组操作就能快速判断是否有重复字符。 -
结果的更新：每次移动
right指针后，及时更新最长无重复子串的长度，保证最终结果的正确性。
完整代码（C++）
class Solution {
public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {int hash[128] = { 0 }; // 使用数组来模拟哈希表，数组下标对应字符的 ASCII 码值，数组元素记录该字符在当前窗口中出现的次数int n = s.size(); // 获取字符串的长度int ret = 0; // 用于记录最长无重复子串的长度for(int left = 0, right = 0; right < n; right++) // 定义左右指针，右指针从左到右遍历字符串{hash[s[right]]++; // 将当前字符加入窗口，并更新其在哈希表中的出现次数while(hash[s[right]] > 1) // 判断当前字符在窗口中出现的次数是否超过 1 次，如果超过 1 次，说明窗口内有重复字符hash[s[left++]]--; // 移动左指针，将字符从窗口移除，并更新其在哈希表中的出现次数，直到窗口内不再有重复字符ret = max(ret, right - left + 1); // 计算当前窗口的长度，并更新最长无重复子串的长度}return ret; // 返回最长无重复子串的长度}
};兄弟们共勉 ！！！
码字不易，求个三连
抱拳了兄弟们！
