小Y学算法⚡️每日LeetCode打卡⚡️——3.无重复字符的最长子串

Posted 2021-09-01 呆呆敲代码的小Y

• • • • 📢前言
  • 🌲原题样例
  • • • 🌻C#方法一：索引寻找
      • 🌻C#方法二：滑动窗口
      • 🌻Java方法一：滑动窗口
      • 🌻Java方法二：遍历
  • 💬总结

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📢前言

• 🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻🌻
• 🌲 每天打卡一道算法题，既是一个学习过程，又是一个分享的过程😜
• 🌲 提示：本专栏解题 编程语言一律使用 C# 和 Java 两种进行解题
• 🌲 要保持一个每天都在学习的状态，让我们一起努力成为算法大神吧🧐！
• 🌲 今天是力扣算法题持续打卡第3天🎈！
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🌲原题样例

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。

提示：

• 0 <= s.length <= 5 * 104
• s 由英文字母、数字、符号和空格组成

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🌻C#方法一：索引寻找

首先直接遍历所有字符，然后当碰到重复字符时存储值，同时处理List，进行下一队的查找。

public class Solution {
public int LengthOfLongestSubstring(string s) {

        List<char> ls = new List<char>();
        int n = s.Length;
        int intMaxLength = 0;

        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            if (ls.Contains(s[i]))
            {
                ls.RemoveRange(0, ls.IndexOf(s[i]) + 1);
            }
            ls.Add(s[i]);
            intMaxLength = ls.Count > intMaxLength ? ls.Count : intMaxLength;
        }

        return intMaxLength;
    }
    }

执行结果

执行通过，执行用时76ms，内存消耗25MB.

🌻C#方法二：滑动窗口

滑动窗口算法（Sliding Window）可以用来解决字符串（数组）的子元素问题，，查找满足一定条件的连续子区间，可以将嵌套的循环问题，转化为单循环问题，降低时间复杂度。

滑动窗口算法需要用到双指针，遍历字符串（数组）时，两个指针都起始于原点，并一前一后地向终点移动，两个指针一前一后夹着的子串（子数组）就像一个窗口，窗口的大小和覆盖范围会随着前后指针的移动而发生变化。

窗口该如何移动需要根据求解的问题来决定，通过左右指针的移动遍历字符串（数组），寻找满足特定条件的连续子区间。

public class Solution {
    public int LengthOfLongestSubstring(string s) {
        HashSet<char> letter = new HashSet<char>();// 哈希集合，记录每个字符是否出现过
        int left = 0,right = 0;//初始化左右指针，指向字符串首位字符
        int length = s.Length;
        int count = 0,max = 0;//count记录每次指针移动后的子串长度
        while(right < length)
        {
            if(!letter.Contains(s[right]))//右指针字符未重复
            {
                letter.Add(s[right]);//将该字符添加进集合
                right++;//右指针继续右移
                count++;
            }
            else//右指针字符重复，左指针开始右移，直到不含重复字符（即左指针移动到重复字符(左)的右边一位）
            { 
                letter.Remove(s[left]);//去除集合中当前左指针字符
                left++;//左指针右移
                count--;
            }
            max = Math.Max(max,count);
        }
        return max;
    }
}

执行结果

执行通过，执行用时68ms，内存消耗25.6MB.

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🌻Java方法一：滑动窗口

思路和算法
这是力扣官方解法中的，直接Copy过来看一下！
我们先用一个例子考虑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：

• 以 \\texttt{(a)bcabcbb}(a)bcabcbb 开始的最长字符串为 \\texttt{(abc)abcbb}(abc)abcbb；
• 以 \\texttt{a(b)cabcbb}a(b)cabcbb 开始的最长字符串为 \\texttt{a(bca)bcbb}a(bca)bcbb；
• 以 \\texttt{ab©abcbb}ab©abcbb 开始的最长字符串为 \\texttt{ab(cab)cbb}ab(cab)cbb；
• 以 \\texttt{abc(a)bcbb}abc(a)bcbb 开始的最长字符串为 \\texttt{abc(abc)bb}abc(abc)bb；
• 以 \\texttt{abca(b)cbb}abca(b)cbb 开始的最长字符串为 \\texttt{abca(bc)bb}abca(bc)bb；
• 以 \\texttt{abcab©bb}abcab©bb 开始的最长字符串为 \\texttt{abcab(cb)b}abcab(cb)b；
• 以 \\texttt{abcabc(b)b}abcabc(b)b 开始的最长字符串为 \\texttt{abcabc(b)b}abcabc(b)b；
• 以 \\texttt{abcabcb(b)}abcabcb(b) 开始的最长字符串为 \\texttt{abcabcb(b)}abcabcb(b)。

这样一来，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（或窗口）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

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;
    }
}

执行结果

执行通过，执行用时6ms，内存消耗38.3 MB.

🌻Java方法二：遍历

总体思路
遍历字符串，每次以 i 值记录，不回溯 i 值，用flag记录遍历过程找到的重复的字符的位置。如果遇到重复字符，i-flag 即为子串长度，此时flag重新定位到子串中重复字符的位置，i 继续往后遍历。这里length跟result记录长度。我感觉代码可以更简洁一点的，但是好像写懵了？

图解

class Solution {
  public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        //a b c a b c d a d e
        //0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
        int maxSize = 0;
        //记录ASCII 码字符出现的位置，以字符作为下标
        int[] dict = new int[128];
        //为了方便理解，这里把数组内容全部设为 -1，之后在记录的时候就可以从 0 开始，方便理解
        Arrays.fill(dict, -1);
        //用于记录重复 ASCII 码字符出现的位置的值
        int repeatValue = -1;
        // 当前下标
        int i = 0;
        int ASCII;
        while (i < s.length()) {
            ASCII = s.charAt(i);
            //如果当前位置的值 > repeatValue，证明当前位置已经赋过一次值了，证明字符重复
            if (dict[ASCII] > repeatValue)
                //更新 repeatValue 为之前赋值的下标
                repeatValue = dict[ASCII];
            //将当前下标赋值到数组相应位置
            dict[ASCII] = i;
            //i - repeatValue(去除重复部分)
            // 比如 abcabcdade 中的三个 a 的计算  abca - a(3 - 0)=bca   abcabcda - abca(7 - 3)=bcda
            maxSize = Math.max(maxSize, i - repeatValue);
            //s.length() - repeatValue - 1 判断剩下的数有没有必要继续循环
            //比如 abcabcdade 最后的 a(当 i = 7 repeatValue = 3) ，abcabcdade - abca(10-3-1) = bcdade  剩下最多有六位
            //比如 abcabcdade 最后的 d(当 i = 8 repeatValue = 6) ，abcabcdade - abcabcd(10-6-1) = ade  剩下最多也是三位
            if (maxSize >= s.length() - repeatValue - 1) {
                return maxSize;
            }
            i++;
        }
        return maxSize;
    }
}

执行结果

执行通过，执行用时2ms，内存消耗42.68 MB.

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💬总结

• 今天是力扣算法题打卡的第三天！
• 文章采用 C# 和 Java 两种编程语言进行解题
• 一些方法也是参考力扣大神写的，也是边学习边分享，再次感谢算法大佬们
• 那今天的算法题分享到此结束啦，明天再见！