7.15 LeetCode刷题记录（滑动窗口 中等x1）

7.15 LeetCode刷题记录

1、无重复字符串的最长子串（滑动窗口）

题目

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。

解答

class Solution(object):
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        dic, res, i = {}, 0, -1   # i是左指针
        for j in range(len(s)):  # j是右指针
            if s[j] in dic:     # 若当前元素在之前出现过，更新左指针
                # 当之前出现的元素在左右指针中间，左指针更新为之前元素下标，若不在中间，左指针不变
                i = max(i, dic[s[j]]) 
            dic[s[j]] = j    # 将当前元素加入哈希表中
            res = max(res, j - i)   
        return res

滑动窗口详解

滑动窗口，顾名思义，就是有一个大小可变的窗口，左右两端方向一致的向前滑动（右端固定，左端滑动；左端固定，右端滑动）。

可以想象成队列，一端在push元素，另一端在pop元素，如下所示：

假设有数组[a b c d e f g h]
一个大小为3的滑动窗口在其上滑动，则有:
[a b c]
[b c d]
[c d e]
[d e f]
[e f g]
[f g h]

适用范围

• 1、一般是字符串或者列表
• 2、一般是要求最值（最大长度，最短长度等等）或者子序列

算法思想

• 1、在序列中使用双指针中的左右指针技巧，初始化 left = right = 0，把索引闭区间 [left, right] 称为一个窗口。

• 2、先不断地增加 right 指针扩大窗口 [left, right]，直到窗口中的序列符合要求。

• 3、此时，停止增加 right，转而不断增加 left 指针缩小窗口 [left, right]，直到窗口中的序列不再符合要求。同时，每次增加 left前，都要更新一轮结果。

• 4、重复第 2 和第 3 步，直到 right 到达序列的尽头。

思路其实很简单：第 2 步相当于在寻找一个可行解，然后第 3 步在优化这个可行解，最终找到最优解。左右指针轮流前进，窗口大小增增减减，窗口不断向右滑动。

算法总结

滑动窗口算法就是用以解决数组/字符串的子元素问题
滑动窗口算法可以将嵌套的for循环问题，转换为单循环问题，降低时间复杂度