Leetcode（3）无重复字符的最长子串

Leetcode（3）无重复字符的最长子串

[题目表述]：

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。

第一种方法：暴力

执行用时：996 ms； 内存消耗：12.9MB 效果：太差

class Solution(object):
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: int
        """
        Maxsize=0
        res=''
        if len(s)==1:Maxsize=1
        for i in range(len(s)):
            for j in s[i:len(s)]:
                if j not in res:res+=j
                else:
                    break
                Maxsize=max(Maxsize,len(res))
            res=''
        return Maxsize

学习

• 利用一个空串来存储子串

• for对迭代对象的使用

第二种方法：一个for加切片操作

执行用时：60 ms； 内存消耗：12.1MB 效果：非常好

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: int
        """
        res = ''
        maxlen = 0
        for i in s:
            if i not in res:
                res += i
            else:
                maxlen = max(maxlen, len(res))
                index = res.index(i)
                res = res[index + 1:] + i
        return max(maxlen, len(res))

学习

• 算法有点类似于字符串匹配模式算法KMP

• 出现重复的移动到重复字符的后一个位置，截取之后继续操作

• 就不用for+for，只需要用一个for，跟改进匹配算法一样的改进方式

• 字符串可以+= + 这种重载运算符

• 切片
  • [:] 提取从开头（默认位置0）到结尾（默认位置-1）的整个字符串

  • [start:] 从start 提取到结尾

  • [:end] 从开头提取到end - 1

  • [start:end] 从start 提取到end - 1

  • [start🔚step] 从start 提取到end - 1，每step 个字符提取一个

  • 左侧第一个字符的位置/偏移量为0，右侧最后一个字符的位置/偏移量为-1

第三种方法：set+滑窗

执行用时：472 ms； 内存消耗：12MB 效果：一般

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s):
        """
        :type s: str
        :rtype: int
        """


        len_s = len(s)
        if len_s == 0:
            return 0
        set_s = set(s)
        # get the max_size of sild window
        max_len = len(set_s) //
        max_sub_str = ""
        while max_len:
            if max_len == 1:
                return 1
            i = 0
            while i + max_len <= len_s:
                sub_s = s[i:i + max_len]
                set_sub = set(sub_s) //
                # if there is no repeat in sub string
                if len(set_sub) == len(sub_s):
                    max_sub_str = sub_s
                    return(len(list(max_sub_str)))
                i = i + 1
            # adjust the size of window
            max_len = max_len - 1 //

学习

• 采用python的set，可以知道无重复子串的可能最大值，把可能的最大长度作为滑动窗口的初始大小，在搜索中调节大小直到找到。

• set集合 set(s)转化成一个集合 每个字符是个单元 无序的不重复元素序列

• 一开始就知道无重复的有多少个，然后依次减去找，无重复的set

• 这种算法不能判断len(s)=0 or 1