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刷算法题，从来不是为了记题，而是练习把实际的问题抽象成具体的数据结构或算法模型，然后利用对应的数据结构或算法模型来进行解题。个人觉得，带着这种思维刷题，不仅能解决面试问题，也能更多的学会在日常工作中思考，如何将实际的场景抽象成相应的算法模型，从而提高代码的质量和性能
最长不含重复字符的子串
题目来源：LeetCode-剑指 Offer 48. 最长不含重复字符的子字符串
题目描述
请从字符串中找出一个最长的不包含重复字符的子字符串，计算该最长子字符串的长度。
示例
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。
提示：
s.length <= 40000
解题
解法一：滑动窗口
思路
首先我们应该知道，滑动窗口适合求解数组/字符串内区间的最值问题，通常是有两个边界（左边界left和有边界right），窗口的大小就是right-left。当看到本题的时候，应该大致能想到用滑动窗口来解题
- 定义左边界left和右边界right，并且定义一个窗口，这个窗口中记录窗口内出现过的字符（这样做的目的是为了能快速知道，右边界遍历到的字符，是否在窗口内出现过）
- 在right向右滑动的过程中，判断right所在的位置的字符，是否出现在left的右边（left可以理解成最长不含重复子串的开始位置，如果出现在left的左边，就可以不关心）
- 如果出现了，则让左边界移动到该重复字符的下一个位置即可
- 期间取窗口的最大值
代码
func SlideWindow(s string) int {
n := len(s)
if n == 0 {
return 0
}
if n == 1 {
return 1
}
left, right, window, maxLength := 0, 0, make(map[byte]int), 1
for right < n {
var rightChar = s[right]
index, ok := window[s[right]] //是否出现过
if ok && index > left {
left = index
}
if right - left + 1 > maxLength {
maxLength = right - left + 1
}
window[rightChar] = right + 1
right++
}
return maxLength
}
解法二：普通思维解法
思路
这个问题用暴力解法很简单，导致它复杂度比较高的原因就是，每遍历一个字符，需要判断在之前是否已经出现过。如果能记录下来之前出现过的字符，就会简单很多
- 定义一个map，用来记录出现过的字符（它的下标是字符串的每一个字符，值是字符串中每个字符对应的下标）
- start用来保存最长不含重复子串的起始下标；maxLength记录最长不含重复子串的长度
- 当遍历字符串中的某一个字符时，判断它是否已经出现，并且出现的位置在start之前，则更新start为该字符的下一个位置
- 然用当前遍历到的字符的下标i-start+1就是0~i这个子串的最长不含重复子串的长度
代码
func lengthOfLongestSubstring(s string) int {
lastOccured := make(map[byte]int) //用来记录已经遍历过的字符（下标是s的值，它的值是s的下标）
maxLength := 0
start :=0 //记录最长不含重复子串的起始位置
for i, ch := range []byte(s) {
lastId, ok := lastOccured[ch]
if ok && lastId >= start { //如果该字符出现过，并且在start的后边出现的，更新start的位置
start = lastId + 1
}
if i - start + 1 > maxLength {
maxLength = i - start + 1
}
lastOccured[ch] = i
}
return maxLength
}
