【LeetCode】03.无重复字符的最长子串

2024-09-06 03:04

本文主要是介绍【LeetCode】03.无重复字符的最长子串,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

题目要求

做题链接3.无重复字符的最长子串
在这里插入图片描述

解题思路

我们通过参考给出的输入很容易就会从每一个字符开始,看看最长能延续多长。我们通过画图发现一旦一个字符可以延续到另一个字符,那么我们就不需要考虑他中间仍然存在字符重复的问题。因此而后我们发现可以使用滑动窗口进行优化。

代码实现

class Solution 
{
public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {//哈希表标记次数,只要26个字母使用哈希数组int hash[255]={0};//滑动窗口解决问题int left=0,right=0;//最大长度int len=0;while(right<s.size()){//进窗口hash[s[right]]++;//判断出窗口,更新结果while(left<right&&hash[s[right]]>1){//更新结果len=max(len,right-left);//出窗口hash[s[left++]]--;}right++;}//整体都是字串的情况len=max(len,right-left);return len;}
};

这篇关于【LeetCode】03.无重复字符的最长子串的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1140818

相关文章

哈希leetcode-1

目录 1前言 2.例题  2.1两数之和 2.2判断是否互为字符重排 2.3存在重复元素1 2.4存在重复元素2 2.5字母异位词分组 1前言 哈希表主要是适合于快速查找某个元素(O(1)) 当我们要频繁的查找某个元素,第一哈希表O(1),第二,二分O(log n) 一般可以分为语言自带的容器哈希和用数组模拟的简易哈希。 最简单的比如数组模拟字符存储,只要开26个c

poj2406(连续重复子串)

题意:判断串s是不是str^n,求str的最大长度。 解题思路:kmp可解,后缀数组的倍增算法超时。next[i]表示在第i位匹配失败后,自动跳转到next[i],所以1到next[n]这个串 等于 n-next[n]+1到n这个串。 代码如下; #include<iostream>#include<algorithm>#include<stdio.h>#include<math.

poj3261(可重复k次的最长子串)

题意:可重复k次的最长子串 解题思路:求所有区间[x,x+k-1]中的最小值的最大值。求sa时间复杂度Nlog(N),求最值时间复杂度N*N,但实际复杂度很低。题目数据也比较水,不然估计过不了。 代码入下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<stdio.h>#include<math.h>#include<cstring

spoj705( 求不相同的子串个数)

题意:求串s的不同子串的个数 解题思路:任何子串都是某个后缀的前缀,对n个后缀排序,求某个后缀的前缀的个数,减去height[i](第i个后缀与第i-1 个后缀有相同的height[i]个前缀)。 代码如下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<stdio.h>#include<math.h>#include<cstrin

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

cross-plateform 跨平台应用程序-03-如果只选择一个框架,应该选择哪一个?

跨平台系列 cross-plateform 跨平台应用程序-01-概览 cross-plateform 跨平台应用程序-02-有哪些主流技术栈? cross-plateform 跨平台应用程序-03-如果只选择一个框架,应该选择哪一个? cross-plateform 跨平台应用程序-04-React Native 介绍 cross-plateform 跨平台应用程序-05-Flutte

pip-tools:打造可重复、可控的 Python 开发环境,解决依赖关系,让代码更稳定

在 Python 开发中,管理依赖关系是一项繁琐且容易出错的任务。手动更新依赖版本、处理冲突、确保一致性等等,都可能让开发者感到头疼。而 pip-tools 为开发者提供了一套稳定可靠的解决方案。 什么是 pip-tools? pip-tools 是一组命令行工具,旨在简化 Python 依赖关系的管理,确保项目环境的稳定性和可重复性。它主要包含两个核心工具:pip-compile 和 pip

leetcode-24Swap Nodes in Pairs

带头结点。 /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode(int x) { val = x; }* }*/public class Solution {public ListNode swapPairs(L

leetcode-23Merge k Sorted Lists

带头结点。 /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode(int x) { val = x; }* }*/public class Solution {public ListNode mergeKLists

hihocoder1050 : 树中的最长路

时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 上回说到,小Ho得到了一棵二叉树玩具,这个玩具是由小球和木棍连接起来的,而在拆拼它的过程中,小Ho发现他不仅仅可以拼凑成一棵二叉树!还可以拼凑成一棵多叉树——好吧,其实就是更为平常的树而已。 但是不管怎么说,小Ho喜爱的玩具又升级换代了,于是他更加爱不释手(其实说起来小球和木棍有什么好玩的是吧= =)。小Ho手