解法 滚动窗口 + 哈希表
又是一道曾经不会做(现在也不会做的题目)
算法
初始化头尾指针 head,tail;
固定head,tail 指针向末尾方向移动;在移动的同时进行判断:
尾指针指向的元素是否存在于哈希表中:
如果存在则更新head,得到在哈希表中的下标最大的 重复元素的下标 的下一位;
更新哈希表和窗口长度。
class Solution {
public:
int lengthOfLongestSubstring(string s) {
int ans = 0;
unordered_map <char, int> m;
int head = 0, tail = 0;
int len = s.length();
//固定head,只有当tail前进过程中出现重复元素
//head才会移动到之前记录的该重复元素下标的下一个位置
//如果当前重复元素之前记录的下标的下一个小于上次记录的位置
//则放弃这次更新
while(tail < len) {
if(m.find(s[tail]) != m.end()) {
head = max(head, m[s[tail]] + 1);
}
//记录当前元素的最新下标
m[s[tail]] = tail;
//窗口右边界扩大
tail ++;
//更新最大值
ans = max(tail - head, ans);
}
return ans;
}
};
关于
head = max(head, m[s[tail]] + 1);
为的是得到目前在哈希表中的下标最大的 已记录的重复元素的下标 。
换句话来说,每次出现重复元素,只是head有可能变大,变大我们才去更新
好像很难说清楚,认真想想就知道了
时间复杂度O(N)
空间复杂度O(N)