给定一个数组arr，返回arr的最长无的重复子串的长度(无重复指的是所有数字都不相同)。

### 回答1：
好的，以下是我的中文回答：

要求给定一个数组arr，返回arr的最长无重复子串的长度（无重复子串是指所有数字都不相同的子串）。

可以使用双指针法来解决这个问题。具体来说，我们可以维护一个指针i和一个指针j，表示当前子串的左右端点。然后，我们可以使用一个哈希表来记录每个数字最后一次出现的位置。每次移动指针j时，我们可以在哈希表中查找当前数字是否已经出现过。如果当前数字已经出现过，那么我们就可以将指针i移动到该数字上一次出现的位置的下一个位置，以保证当前子串中不包含重复数字。同时，我们还需要更新哈希表中该数字的位置为当前位置。

具体实现过程如下：

def lengthOfLongestSubstring(arr):
    n = len(arr)
    seen = {}
    i, res = 0, 0
    for j in range(n):
        if arr[j] in seen:
            i = max(i, seen[arr[j]] + 1)
        seen[arr[j]] = j
        res = max(res, j - i + 1)
    return res

在上面的代码中，变量seen是一个哈希表，用于记录每个数字最后一次出现的位置。变量i表示当前子串的左端点，res表示当前的最长无重复子串的长度。在循环中，我们首先判断当前数字arr[j]是否已经出现过，如果出现过，那么就需要将i移动到该数字上一次出现的位置的下一个位置。然后，我们更新哈希表中该数字的位置为当前位置，并更新res为当前的最长无重复子串的长度。

希望这个回答能够帮助到您！

### 回答2：
假设给定的数组为arr，要返回arr的最长无重复子串的长度。首先，我们需要用一个哈希表来记录每个元素上次出现的位置。然后，我们用两个指针start和end来标记子串的起始和结束位置，初始时都指向数组的第一个元素。

接下来，我们遍历数组arr，对于每个元素arr[i]，我们判断：

1. 如果arr[i]在哈希表中已经存在且其位置大于等于start，说明这个元素在当前子串中出现过，我们需要更新start的位置为arr[i]的下一个位置。
2. 如果arr[i]在哈希表中不存在或其位置小于start，说明当前子串中没有出现过这个元素，我们可以将其加入哈希表，并计算当前子串的长度，即end-start+1，更新最长无重复子串的长度res。

遍历过程中始终保持end指针向后移动，最后返回res即可。

下面给出具体的代码实现：

def longestUniqueSubarray(arr):
    # 哈希表用于记录每个元素上次出现的位置
    hashmap = {}
    # 最长无重复子串的长度
    res = 0
    # 子串的起始位置
    start = 0
    # 遍历数组arr
    for end in range(len(arr)):
        # 判断arr[end]是否在哈希表中已经存在且位置大于等于start
        if arr[end] in hashmap and hashmap[arr[end]] >= start:
            # 更新start的位置为arr[end]的下一个位置
            start = hashmap[arr[end]] + 1
        # 将arr[end]加入哈希表
        hashmap[arr[end]] = end
        # 计算当前子串的长度
        length = end - start + 1
        # 更新最长无重复子串的长度
        res = max(res, length)
    return res

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]
print(longestUniqueSubarray(arr))  # 输出5，因为最长无重复子串是[1, 2, 3, 4, 5]

以上代码的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。

### 回答3：
要找到给定数组arr的最长无重复子串的长度，可以使用滑动窗口的方法来解决。

首先，定义一个空的哈希集合用于存储数组中的元素。同时，创建两个指针left和right，表示窗口的左边界和右边界。初始时，left和right都指向arr的第一个元素。

然后，开始遍历数组，将right指针向右移动。在移动的过程中，不断将元素添加到哈希集合中，直到出现重复元素为止。此时，记录当前窗口的长度，并更新最长无重复子串的长度。

接下来，通过移动left指针来缩小窗口的大小。每次移动都需要判断left指针指向的元素是否在哈希集合中，如果在，则将该元素从哈希集合中移除，并将left指针右移一位。直到窗口中没有重复元素为止。

重复上述过程，直到right指针遍历完整个数组。最后，返回记录的最长无重复子串的长度即可。

以下是具体的代码实现：

def longest_unique_substring(arr):
    if arr is None or len(arr) == 0:
        return 0
    longest_len = 0
    unique_set = set()
    left = 0
    for right in range(len(arr)):
        while arr[right] in unique_set:
            unique_set.remove(arr[left])
            left += 1
        unique_set.add(arr[right])
        current_len = right - left + 1
        longest_len = max(longest_len, current_len)
    return longest_len

该算法的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。