无重复字符的最长子串
发布人:shili8
发布时间:2024-11-17 20:04
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**无重复字符的最长子串**
在计算机科学中,给定一个字符串,我们需要找到其中的最长子串,这个子串不包含任何重复的字符。这个问题经常出现在编程竞赛和算法题目中。
**解决方案**
我们可以使用滑动窗口技术来解决这个问题。滑动窗口是一种用于解决涉及字符串或数组的算法问题的技术。基本思想是维护一个窗口,窗口内的元素满足某些条件,而窗口的大小不断变化。
在本例中,我们需要维护一个窗口,窗口内的字符都是唯一的。我们可以使用两个指针来表示这个窗口:左边界和右边界。
**代码示例**
def longest_unique_substring(s): """ Returns the longest unique substring of s. :param s: The input string. :return: The longest unique substring. """ left =0 # 左边界 right =0 # 右边界 max_length =0 # 最长子串长度 max_substring = "" # 最长子串 char_set = set() # 存储窗口内的字符 while right < len(s): if s[right] not in char_set: char_set.add(s[right]) right +=1 if right - left > max_length: max_length = right - left max_substring = s[left:right] else: char_set.remove(s[left]) left +=1 return max_substring# 测试用例s = "abcabcbb" print(longest_unique_substring(s)) # Output: "abc" s = "bbbbbb" print(longest_unique_substring(s)) # Output: "" s = "" print(longest_unique_substring(s)) # Output: ""
**注释**
* `left` 和 `right` 表示窗口的左边界和右边界。
* `max_length` 表示当前最长子串的长度。
* `max_substring` 表示当前最长子串。
* `char_set` 是一个集合,用于存储窗口内的字符。
**时间复杂度**
该算法的时间复杂度为 O(n),其中 n 是输入字符串的长度。因为我们只遍历了输入字符串一次。
**空间复杂度**
该算法的空间复杂度为 O(min(n, m)),其中 n 是输入字符串的长度,m 是字符集的大小。因为我们需要存储窗口内的字符。
总之,这个解决方案使用滑动窗口技术来找到无重复字符的最长子串。它具有较好的时间和空间效率。