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每日算法:無重復字符的最長子串

開發 前端 算法
遍歷字符串,判斷當前字符是否已經在 map 中存在,存在則更新無重復子串開始下標 i 為相同字符的下一位置,此時從 i 到 j 為最新的無重復子串,更新 max ,將當前字符與下標放入 map 中.

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本文轉載自微信公眾號「三分鐘學前端」,作者sisterAn 。轉載本文請聯系三分鐘學前端公眾號。

給定一個字符串,請你找出其中不含有重復字符的 最長子串 的長度。

示例 1:

  1. 輸入: "abcabcbb" 
  2. 輸出: 3  
  3. 解釋: 因為無重復字符的最長子串是 "abc",所以其長度為 3。 

示例 2:

  1. 輸入: "bbbbb" 
  2. 輸出: 1 
  3. 解釋: 因為無重復字符的最長子串是 "b",所以其長度為 1。 

示例 3:

  1. 輸入: "pwwkew" 
  2. 輸出: 3 
  3. 解釋: 因為無重復字符的最長子串是 "wke",所以其長度為 3。 
  4.      請注意,你的答案必須是 子串 的長度,"pwke" 是一個子序列,不是子串。 

解法一:維護數組

解題思路: 使用一個數組來維護滑動窗口

遍歷字符串,判斷字符是否在滑動窗口數組里

  • 不在則 push 進數組
  • 在則刪除滑動窗口數組里相同字符及相同字符前的字符,然后將當前字符 push 進數組
  • 然后將 max 更新為當前最長子串的長度

遍歷完,返回 max 即可

畫圖幫助理解一下:

代碼實現:

  1. var lengthOfLongestSubstring = function(s) { 
  2.     let arr = [], max = 0 
  3.     for(let i = 0; i < s.length; i++) { 
  4.         let index = arr.indexOf(s[i]) 
  5.         if(index !== -1) { 
  6.             arr.splice(0, index+1); 
  7.         } 
  8.         arr.push(s.charAt(i)) 
  9.         max = Math.max(arr.length, max)  
  10.     } 
  11.     return max 
  12. }; 

時間復雜度:O(n2), 其中 arr.indexOf() 時間復雜度為 O(n) ,arr.splice(0, index+1) 的時間復雜度也為 O(n)

空間復雜度:O(n)

解法二:維護下標

解題思路: 使用下標來維護滑動窗口

代碼實現:

  1. var lengthOfLongestSubstring = function(s) { 
  2.     let index = 0, max = 0 
  3.     for(let i = 0, j = 0; j < s.length; j++) { 
  4.         index = s.substring(i, j).indexOf(s[j])  
  5.         if(index !== -1) {  
  6.             i = i + index + 1  
  7.         }  
  8.         max = Math.max(max, j - i + 1)  
  9.     } 
  10.     return max 
  11. }; 

時間復雜度:O(n2)

空間復雜度:O(n)

解法三:優化的Map

解題思路:

使用 map 來存儲當前已經遍歷過的字符,key 為字符,value 為下標

使用 i 來標記無重復子串開始下標,j 為當前遍歷字符下標

遍歷字符串,判斷當前字符是否已經在 map 中存在,存在則更新無重復子串開始下標 i 為相同字符的下一位置,此時從 i 到 j 為最新的無重復子串,更新 max ,將當前字符與下標放入 map 中

最后,返回 max 即可

代碼實現:

  1. var lengthOfLongestSubstring = function(s) { 
  2.     let map = new Map(), max = 0 
  3.     for(let i = 0, j = 0; j < s.length; j++) { 
  4.         if(map.has(s[j])) { 
  5.             i = Math.max(map.get(s[j]) + 1, i) 
  6.         } 
  7.         max = Math.max(max, j - i + 1) 
  8.         map.set(s[j], j) 
  9.     } 
  10.     return max 
  11. }; 

時間復雜度:O(n) 

空間復雜度:O(n)

 

責任編輯:武曉燕 來源: 三分鐘學前端
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