题目
https://github.com/betterfor/leetcode-go/tree/master/algorithms/0003_Longest_String
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。
示例 1:
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。
示例 2:
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。
示例 3:
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。
题解
- 暴力法
简单来说就是列出字符串中所有的子串
func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
var maxLen int
for i := 0; i < len(s); i++ {
for j := i + 1; j <= len(s); j++ {
if isUnique(s[i:j]) {
if len(s[i:j]) > maxLen {
maxLen = len(s[i:j])
}
} else { // 如果该子串重复,继续添加后续字符也还是不重复
break
}
}
}
return maxLen
}
func isUnique(s string) bool {
var m = make(map[int32]bool)
for _, vChar := range s {
if _, ok := m[vChar]; ok {
return false
}
m[vChar] = true
}
return true
}
时间复杂度 O(n3)
空间复杂度O(min(n, m)),我们需要 O(k) 的空间来检查子字符串中是否有重复字符,其中 k 表示 Set 的大小。而 Set 的大小取决于字符串 n 的大小以及字符集/字母 m 的大小。
- 滑动窗口
暴力法很简单,可是太慢了,浪费的时间在会检查重复的字符。如果索引 i 到 j-1 之间的字符串 sij 已经检查没有重复字符了,那么就只需要检查 sj 是否在 sij 。
滑动窗口的右边界不断的右移,只要没有重复的字符,就不用的向右扩大窗口边界。一旦出现了重复字符,此时先计算一下滑动窗口的大小,记录下来。再需要缩小左边界。
直到重复的字符移出了左边界。接着又可以开始移动滑动窗口的右边界。以此类推,不断的刷新记录的窗口大小。
func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
if len(s) == 0 {
return 0
}
var freq [256]int // 字符出现的次数
var maxLen int
left,right := 0,-1 // 左右下标
for left < len(s) {
if right+1 < len(s) && freq[s[right+1]] == 0 { // 右标如果没有出现过,记录下来
freq[s[right+1]] ++
right ++
} else { // 右标出现过,移动左标
freq[s[left]] --
left ++
}
if maxLen < right-left+1 {
maxLen = right-left+1
}
}
return maxLen
}
时间复杂度 O(2n) = O(n) ,最糟糕的情况,每个字符都被访问一次,即所有相同字符串。
空间复杂度 O(min(n,m))
- 优化的滑动窗口
方法2最多需要执行2n个步骤,可以考虑记录每个字符上次出现的位置。如果 sj 在 sij 中有重复,找到 sj' 的索引,左标移到 sj' ,这样就跳过了重复字符覆盖的区域
func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
var count = make(map[rune]int) // 存放字符的位置
var max int
left := 0
for k, v := range s {
if val, ok := count[v]; ok {
if left < val {
left = val
}
}
if max < k-left+1 {
max = k - left + 1
}
count[v] = k + 1 // 更新位置
}
return max
}
时间复杂度 O(n),右索引会遍历字符串
空间复杂度 O(m),字符串的长度
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