滑动窗口的解决不重复字符串的原理

滑动窗口是一种算法思想，其原理是用一个窗口在字符串上滑动，通过调整左右边界的位置，可以实现对字符串的子串进行枚举和计算。在解决不重复字符串问题时，我们可以使用滑动窗口来维护一个区间，该区间内的字符都是不重复的。当新的字符进入这个区间时，我们就向右移动窗口的左指针，并更新区间内字符的状态，直到区间内不存在重复字符为止。

相关问题

java求最长不重复子字符串

要找到Java中的最长不重复子字符串，可以使用滑动窗口算法。滑动窗口是一个可变大小的窗口区域，用于遍历字符串并找到最长的不重复子字符串。

以下是一个示例的Java代码实现，可以找到给定字符串的最长不重复子字符串：

public static String findLongestSubstring(String value) {
    int max = 0, len = value.length(), temp = 0;
    HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<>();
    
    for(int i = 0; i < len; i++) {
        int left = map.getOrDefault(value.charAt(i), -1);
        
        if(temp >= i - left) {
            temp = i - left;
        } else {
            temp++;
            max = Math.max(temp, max);
        }
        
        map.put(value.charAt(i), i);
    }
    
    return max;
}

这个方法的时间复杂度是O(n)，其中n是字符串的长度。空间复杂度是O(1)，因为哈希表的大小不取决于输入字符串的长度。

请注意，这段代码中的方法`findLongestSubstring()`返回的是最长不重复子字符串的长度，而不是字符串本身。如果你需要返回字符串本身，你可以根据找到的最长长度来提取子字符串。

希望这个代码可以帮助到你！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [关于算法：查找字符串中最长的重复子字符串所需的Java函数？](https://blog.csdn.net/weixin_42386504/article/details/114521295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [JAVA练习98-最长不含重复字符的子字符串](https://blog.csdn.net/qq_48772498/article/details/122831289)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

最长不含重复字符的子字符串python

可以使用滑动窗口来解决这个问题，具体实现如下：

def longest_substring_without_repeating_characters(s):
    n = len(s)
    ans = 0
    left = 0
    right = 0
    seen = set()  # 用集合存储已经出现的字符
    while left < n and right < n:
        if s[right] not in seen:
            seen.add(s[right])
            right += 1
            ans = max(ans, right - left)  # 更新答案
        else:
            seen.remove(s[left])
            left += 1
    return ans

首先，定义三个变量 `left`、 `right` 和 `seen`，其中 `seen` 是一个集合，用于存储已经出现的字符。然后，我们不断移动右指针 `right`，如果当前字符不在 `seen` 中，就将其加入 `seen` 中，并更新答案；如果当前字符在 `seen` 中，就移动左指针 `left`，并将左指针指向的字符从 `seen` 中移除。最终，我们得到的答案就是最长的不含重复字符的子字符串的长度。

例如，对于字符串 `"abcabcbb"`，我们可以按以下步骤进行处理：

1. 初始化 `left = 0`、 `right = 0`、 `seen = set()`、 `ans = 0`；
2. 当 `right < n` 时，比较 `s[right]` 是否在 `seen` 中：
- 如果不在，将 `s[right]` 加入 `seen` 中，更新 `right = right + 1` 和 `ans = max(ans, right - left)`；
- 如果在，将 `s[left]` 从 `seen` 中移除，更新 `left = left + 1`；
3. 返回 `ans = 3`。

因为最长的不含重复字符的子字符串是 `"abc"`，长度为 3，所以得到的答案是 3。