Leetcode 3.无重复字符的最长子串
无重复字符的最长子串
给定一个字符串,找出不含有重复字符的最长子串的长度。
示例 1:
输入: "abcabcbb"
输出: 3
解释: 无重复字符的最长子串是 "abc",其长度为 3。
示例 2:
输入: "bbbbb"
输出: 1
解释: 无重复字符的最长子串是 "b",其长度为 1。
示例 3:
输入: "pwwkew"
输出: 3
解释: 无重复字符的最长子串是 "wke",其长度为 3。
请注意,答案必须是一个子串,"pwke" 是一个子序列 而不是子串。
解决方案
方法一:暴力法
思路
逐个检查所有的子字符串,看它是否不含有重复的字符。
算法
假设我们有一个函数 boolean allUnique(String substring) ,如果子字符串中的字符都是唯一的,它会返回true,否则会返回false。 我们可以遍历给定字符串 s 的所有可能的子字符串并调用函数 allUnique。 如果事实证明返回值为true,那么我们将会更新无重复字符子串的最大长度的答案。
现在让我们填补缺少的部分:
- 为了枚举给定字符串的所有子字符串,我们需要枚举它们开始和结束的索引。假设开始和结束的索引分别为 iii 和 jjj。那么我们有 0≤i<j≤n0 \leq i \lt j \leq n0≤i<j≤n (这里的结束索引 jjj 是按惯例排除的)。因此,使用 iii 从0到 n−1n - 1n−1 以及 jjj 从 i+1i+1i+1 到 nnn 这两个嵌套的循环,我们可以枚举出 s 的所有子字符串。
- 要检查一个字符串是否有重复字符,我们可以使用集合。我们遍历字符串中的所有字符,并将它们逐个放入 set 中。在放置一个字符之前,我们检查该集合是否已经包含它。如果包含,我们会返回 false。循环结束后,我们返回 true。
1 public class Solution { 2 public int lengthOfLongestSubstring(String s) { 3 int n = s.length(); 4 int ans = 0; 5 for (int i = 0; i < n; i++) 6 for (int j = i + 1; j <= n; j++) 7 if (allUnique(s, i, j)) ans = Math.max(ans, j - i); 8 return ans; 9 } 10 11 public boolean allUnique(String s, int start, int end) { 12 Set<Character> set = new HashSet<>(); 13 for (int i = start; i < end; i++) { 14 Character ch = s.charAt(i); 15 if (set.contains(ch)) return false; 16 set.add(ch); 17 } 18 return true; 19 } 20 }
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方法二:滑动窗口
算法
暴力法非常简单。但它太慢了。那么我们该如何优化它呢?
在暴力法中,我们会反复检查一个子字符串是否含有有重复的字符,但这是没有必要的。如果从索引 iii 到 j−1j - 1j−1 之间的子字符串 sijs_{ij}sij 已经被检查为没有重复字符。我们只需要检查 s[j]s[j]s[j] 对应的字符是否已经存在于子字符串 sijs_{ij}sij 中。
要检查一个字符是否已经在子字符串中,我们可以检查整个子字符串,这将产生一个复杂度为 O(n2)O(n^2)O(n2) 的算法,但我们可以做得更好。
通过使用 HashSet 作为滑动窗口,我们可以用 O(1)O(1)O(1) 的时间来完成对字符是否在当前的子字符串中的检查。
滑动窗口是数组/字符串问题中常用的抽象概念。 窗口通常是在数组/字符串中由开始和结束索引定义的一系列元素的集合,即 [i,j)[i, j)[i,j)(左闭,右开)。而滑动窗口是可以将两个边界向某一方向"滑动"的窗口。例如,我们将 [i,j)[i, j)[i,j) 向右滑动 111 个元素,则它将变为 [i+1,j+1)[i+1, j+1)[i+1,j+1)(左闭,右开)。
回到我们的问题,我们使用 HashSet 将字符存储在当前窗口 [i,j)[i, j)[i,j)(最初 j=ij = ij=i)中。 然后我们向右侧滑动索引 jjj,如果它不在 HashSet 中,我们会继续滑动 jjj。直到 s[j] 已经存在于 HashSet 中。此时,我们找到的没有重复字符的最长子字符串将会以索引 iii 开头。如果我们对所有的 iii 这样做,就可以得到答案。
1 public class Solution { 2 public int lengthOfLongestSubstring(String s) { 3 int n = s.length(); 4 Set<Character> set = new HashSet<>(); 5 int ans = 0, i = 0, j = 0; 6 while (i < n && j < n) { 7 // try to extend the range [i, j] 8 if (!set.contains(s.charAt(j))){ 9 set.add(s.charAt(j++)); 10 ans = Math.max(ans, j - i); 11 } 12 else { 13 set.remove(s.charAt(i++)); 14 } 15 } 16 return ans; 17 } 18 }
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1 public class Solution { 2 public int lengthOfLongestSubstring(String s) { 3 int n = s.length(), ans = 0; 4 Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); // current index of character 5 // try to extend the range [i, j] 6 for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) { 7 if (map.containsKey(s.charAt(j))) { 8 i = Math.max(map.get(s.charAt(j)), i); 9 } 10 ans = Math.max(ans, j - i + 1); 11 map.put(s.charAt(j), j + 1); 12 } 13 return ans; 14 } 15 }
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ava(假设字符集为 ASCII 128)
以前的我们都没有对字符串 s 所使用的字符集进行假设。
当我们知道该字符集比较小的时侯,我们可以用一个整数数组作为直接访问表来替换 Map。
常用的表如下所示:
- int [26] 用于字母 'a' - 'z'或 'A' - 'Z'
- int [128] 用于ASCII码
- int [256] 用于扩展ASCII码
public class Solution { public int lengthOfLongestSubstring(String s) { int n = s.length(), ans = 0; int[] index = new int[128]; // current index of character // try to extend the range [i, j] for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) { i = Math.max(index[s.charAt(j)], i); ans = Math.max(ans, j - i + 1); index[s.charAt(j)] = j + 1; } return ans; } }
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