字符串（滑动窗口） 3. 无重复字符的最长子串

3. 无重复字符的最长子串

• 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 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。

思路1：切片实现滑动窗口（时间复杂度 $O(n^2)$）

定义一个滑动窗口列表，遍历字符串：
若字符不在窗口中，则添加，扩展窗口；
若字符已经在窗口中，则将窗口先缩减到窗口列表中字符出现位置的下一字符处，再添加当前字符，保证窗口列表中无重复字符。

代码实现1：

class Solution(object):
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        if not s:
            return 0

        window = []     # 滑动窗口列表
        max_length = 0  # 最长串长度

        for c in s:
            # 如果字符不在滑动窗口中，则直接扩展窗口
            if c not in window:
                window.append(c)
            # 如果字符在滑动窗口中，则
            # 1. 从窗口中移除重复字符及之前的字符串部分,新字符串即为无重复字符的字符串
            # 2. 再扩展窗口
            else:
                window = window[window.index(c) + 1:]
                window.append(c)

            # 更新最大长度
            max_length = max(len(window), max_length)

        return max_length

思路2：使用哈希表优化滑动窗口（时间复杂度 $O(n)$）

定义窗口左端变量 left 并设为-1，窗口长度为当前遍历到的值 - left。
使用 enumerate(s) 遍历索引及对应的字符串，使用哈希表存放映射关系，可能有三种情况：

1. 哈希表中没有当前字符：直接向哈希表中添加映射关系，判断当前窗口长度是否大于最大长度，若是则更改最大长度为当前窗口长度；
2. 哈希表中已经有当前字符，原有字符包含在窗口中：先将窗口左端变量left移动到原有字符位置（如图红色括号），再更改字符索引为当前索引值，即 {‘b’: 2}；
3. 哈希表中已经有当前字符，原有字符不包含在窗口中：直接向哈希表中更改映射关系（如字符a），判断当前窗口长度是否大于最大长度，若是则更改最大长度为当前窗口长度。

因为1、3操作相同，可将2作为if条件，1、3作为else条件。

代码实现2：

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        hash_map = {}
        max_len = 0
        left = -1
        
        for i, c in enumerate(s):
            if c in hash_map and hash_map.get(c) > left:
                left = hash_map.get(c)
                hash_map[c] = i
            else:
                hash_map[c] = i
                max_len = max(max_len, i-left)
            
        return max_len