leetcode刷题笔记，无重复字符的最长子串题解

无重复字符的最长子串题目

给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

输入: "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。

输入: "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。

输入: "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。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters
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无重复字符的最长子串题目题解

提交时的代码↓

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        str_list = []
        str_list2 = []
        len_max = 0
        str_len = 0
        for i in s:
            str_list.append(i) # 将字符串分割为列表，存储在str_list
        for i in range(0, len(str_list)):
            for n in range(0, len(str_list)-i):
                if str_list[i + n] not in str_list2:
                    str_list2.append(str_list[i + n]) # 将str_list中的元素放进str_list2中
                    str_len = len(str_list2)
                else:
                    len_max = max(len_max, str_len)
                    str_len = 0
                    str_list2.clear() # 如果重复，清空str_list2
                    break
        return max(len_max, str_len)

结果

执行用时我记得超过了5.01%的人，内存消耗是30%的人😞
去评论区和题解区取波经

无重复字符的最长子串题目优化

基本上用的都是滑动窗口的思路（说明我的思路应该没有问题，可能在其他地方还得优化）

滑动窗口
以"abcabcbb"为例，窗口从"abcabcbb"开始，慢慢往右拉，当拉到"abcabcbb"时，"abc"就是不包含重复字符的最长字串
然后再从"b"开始往右拉，当拉到"abcabcbb"时，"bca"就是不包含重复字符的最长字串
。。。
最后从这些最长字串中找出最长的长度

去掉将字符串分割为列表这一步

遍历字符串可以直接用s[i]，没有必要用for循环对"s"作遍历，再添加到list中，有点多此一举

用while循环替代"n"的for循环

用while循环替代"n"的for循环，并且将代码中多余的部分优化，比如ls = len(s)、原来的return max(len_max, str_len)修改为return len_max，减少重复计算

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        str_list2 = []
        len_max, str_len = 0, 0
        ls = len(s)
        n = 0
        for i in range(0, ls):
            while n < ls and s[n] not in str_list2:
                str_list2.append(s[n])
                str_len = len(str_list2)
                n += 1
            len_max = max(len_max, str_len)
            str_list2.clear()
            n = i
        return len_max

提交结果：执行用时从2720ms提升到2584ms（虽然还是5.01%），内存消耗13.8MB减少到13.5MB（97.23%感人）

用hashmap（转自该题评论区中CaptainTec的解法）

还学到了一个新的函数enumerate()

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        k, res, c_dict = -1, 0, {}
        for i, c in enumerate(s):
            if c in c_dict and c_dict[c] > k:  # 字符c在字典中 且 上次出现的下标大于当前长度的起始下标
                k = c_dict[c]
                c_dict[c] = i
            else:
                c_dict[c] = i
                res = max(res, i-k)
        return res

不得不说，这里的c_dict[c] > k用的真好，执行用时只有68ms，超过了87.89%的用户