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LeetCode-3-無重複字元的最長子串(longest-substring-without-repeating-characters)

題目描述

Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.

給定一個字串,請你找出其中不含有重複字元的 最長子串 的長度。

示例 1:

輸入: "abcabcbb"
輸出: 3 
解釋: 因為無重複字元的最長子串是 "abc",所以其長度為 3。

示例 2:

輸入: "bbbbb"
輸出: 1
解釋: 因為無重複字元的最長子串是 "b",所以其長度為 1。

示例 3:

輸入: "pwwkew"
輸出: 3
解釋: 因為無重複字元的最長子串是 "wke",所以其長度為 3。
     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。

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我的垃圾思路

One

  1. 剛開始想耍一些"小聰明",看有沒有巧妙的方法解決,當時用了類似於Node的前後'指標'的方式發現有線用例是過不了的
  2. 後面用到了類似"滑窗"的方法,碰到重複字元則將滑窗寬度歸零,且位置回到被重複字元的下一位置。
  3. 但會出現死迴圈,因為沒把之前被重複的字元remove掉 -- 後面發現只remove掉那個重複的字元的話,有些沒有重複的字元在回退之後再次計算的時候,會發生混亂<font color=grey size=2>(回退後再次走到之前不重複的字元時候,因為hash表中已經在第一次put
    過了,所以這次一定會發生重複情況)</font>
  4. 所以上面把滑窗歸零的時候是真正的歸零,包括存資料的hash表

上面方法應該是 $ O(n^2) $ ,因為會發生例如abcdea在最後a發生重複,就會完全回退到b位置---so low ;提交記錄耗時大概80+ms

Two

  1. 第二個方法是也兩個指標類似滑窗, k指標一直前進,發生重複時j指標移動到被重複字元的下一位置,但是隻能往右移動,不能回退
  2. map<Character,Integer>中存放的之前被重複字元的value(即字元所在的索引)換為當前發生重複的字元位置 -- 不是被重複字元
  3. 迴圈中一直保持max最大
  4. 當有其中一個指標到達終點時,就可以退出了 ;由於j,k
    代表的都是索引,所以最後結果 為max+1

Three

  1. 第二種方法發現 k一直在++,其實就相當於for迴圈的 i++,所以就換成for迴圈了 -- 複雜度應該是 $ O(n) $

Two和Three 提交的耗時6ms,佔用記憶體35M--佔用記憶體竟然超過了 100%的java使用者ヽ(°◇° )ノ

消耗資源

我的垃圾程式碼

package com.dasnnj.practice.medium;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * Description <p> TODO:
 * 給定一個字串,請你找出其中不含有重複字元的 最長子串 的長度。
 * <p>
 * 示例 1:
 * <p>
 * 輸入: "abcabcbb"
 * 輸出: 3
 * 解釋: 因為無重複字元的最長子串是 "abc",所以其長度為 3。
 * 示例 2:
 * <p>
 * 輸入: "bbbbb"
 * 輸出: 1
 * 解釋: 因為無重複字元的最長子串是 "b",所以其長度為 1。
 * 示例 3:
 * <p>
 * 輸入: "pwwkew"
 * 輸出: 3
 * 解釋: 因為無重複字元的最長子串是 "wke",所以其長度為 3。
 * 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。</p>
 *
 * @author DASNNJ <a href="mailto:[email protected]"> [email protected] </a>
 * @date 2019-05-08 13:17
 */
public class LongestSubstringWithoutRepeatingCharacters {
    public static void main(String[] args) {
        LongestSubstringWithoutRepeatingCharacters l = new LongestSubstringWithoutRepeatingCharacters();
        System.out.println(l.lengthOfLongestSubstring(""));
    }

    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        //One
        /*char[] chars = s.toCharArray();
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(8);
        //計算非重複字元的長度
        Integer len = 0;
        int max = 0;
        //索引
        Integer index;
        for (int i = 0; i < chars.length; i++) {
            //如果是正常進行
            //如果重複
            if ((index = map.get(chars[i])) != null) {
                //回退到重複的位置,從重複位置的下一位重新算,相當於捨棄兩個重複字元中的第一個
                i = index;
                //長度歸零
                len = 0;
                //將map清空,從重複位置的下一位置重新計算 -- 清空是因為第一個重複的在上面提到是相當於捨棄,不清空的話會影響下次迴圈的判斷
                map.clear();
            } else {
                //沒重複當然正常put  正常++
                map.put(chars[i], i);
                len++;
            }
            //每次迴圈都保持max最大
            if (len > max) {
                max = len;
            }
        }
        return max;*/

        if ("".equals(s)) {
            return 0;
        }
        char[] chars = s.toCharArray();
        //j k,用於Two方法的兩個指標---後面發現直接用for迴圈即可
        int j = 0, k = 0, max = 0;
        Integer ele;
        Map<Character, Integer> sets = new HashMap<>(16);

        //Three
        for (int m = 0; m < chars.length; m++) {
            //如果發生重複
            if ((ele = sets.get(chars[m])) != null) {
                // j指標指向兩個重複字元中的第一個的下一位置,j指標不能後退,只能前進,所以下面有個判斷
                if (j < ele + 1) {
                    j = ele + 1;
                }
            }
            //不重複則是正常put,重複情況1.將j指標指向原字元的下一位2.用新字元替換掉map中原字元(主要是為了替換map中key為此字元 的value值也就是索引)
            sets.put(chars[m], m);
            //每次迴圈保持max最大
            if (max < m - j) {
                max = m - j;
            }
        }

        //Two  原理同Three
        /*while (j < chars.length && k < chars.length) {
            if ((ele = sets.get(chars[k])) != null) {
                if (j < ele + 1) {
                    j = ele + 1;
                }
            }
            sets.put(chars[k], k);
            k++;

            if (max < k - j) {
                max = k - j;
            }
        }*/
        return max + 1