class Solution { public: int lengthofLongestSubstring(string s) { if(s.size()=0)return 0:

这段代码有一个语法错误，应该是将等号写成了赋值操作符。正确的写法应该是将等号改为双等号，表示相等的比较操作符。

正确的代码如下：

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        if(s.size() == 0) return 0;
        // 接下来写算法代码
    }
};

这是一个求解给定字符串中最长不重复子串的问题，但是这段代码只有一个判断字符串为空的处理，需要在此基础上添加算法代码。

相关问题

class Solution {public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { if(s.size() == 0) return 0; 讲解该代码

这是一段求解最长无重复子串长度的代码，下面对其进行讲解：

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        if(s.size() == 0) return 0;  // 如果字符串为空，返回0

首先判断给定的字符串s是否为空，如果为空，那么最长无重复子串的长度为0。

        int maxLen = 1;  // 最长无重复子串的长度最小为1
        int start = 0;   // 子串的起始位置
        int end = 0;     // 子串的结束位置
        int n = s.size(); // 字符串s的长度
        unordered_set<char> hash; // 用一个哈希表记录出现过的字符
        while(end < n){
            if(hash.find(s[end]) == hash.end()){ // 如果当前字符不在哈希表中，将其加入哈希表
                hash.insert(s[end]);
                end++;  // 将子串的结束位置向右移动
                maxLen = max(maxLen, end - start); // 更新最长无重复子串的长度
            }else{ // 如果当前字符在哈希表中，就将子串的起始位置向右移动，直到子串中不包含当前字符为止
                hash.erase(s[start]);
                start++;
            }
        }
        return maxLen; // 返回最长无重复子串的长度
    }
};

接下来，定义三个变量maxLen、start和end，分别表示当前最长无重复子串的长度、子串的起始位置和子串的结束位置。同时，定义一个哈希表hash，用于记录已经出现过的字符。

接着，用while循环遍历整个字符串s，如果当前字符不在哈希表中，就将其加入哈希表，并将子串的结束位置向右移动。如果当前字符在哈希表中，就将子串的起始位置向右移动，直到子串中不包含当前字符为止。在子串的每一个位置，都要更新一下最长无重复子串的长度maxLen。

最后，返回最长无重复子串的长度maxLen。

检查这段代码 class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { int temp = 0; vector<char> v; v.push_back(s[0]); for(int i=1;i<s.length();i++) for(vector<char>::iterator it = v.begin();it!=v.end();it++){ if (*it == s[i]) { v.erase(v.begin(), it + 1); } v.push_back(s[i]); if (v.size() > temp) temp = v.size(); } return temp; } };

这段代码是一个求字符串中最长无重复子串长度的函数，算法的时间复杂度为 O(n^2)，其中 n 是字符串的长度。具体来说，该函数的实现方式是：

1. 声明一个变量 temp 存储当前找到的最长无重复子串长度，初始化为 0。

2. 声明一个 vector v 存储当前的无重复子串。

3. 将字符串 s 的第一个字符加入 vector v。

4. 从字符串 s 的第二个字符开始遍历，对于每个字符：

a. 遍历 vector v 中的字符，查找是否有与当前字符相同的字符。

b. 如果找到了相同的字符，就从 vector v 中删除从开头到该位置的所有字符，包括该位置的字符。

c. 将当前字符加入 vector v。

d. 如果 vector v 的长度大于 temp，则更新 temp。

5. 返回 temp。

该算法思路正确，但是实现上存在一些问题：

1. 如果字符串 s 为空，该函数会访问越界，需要加上判断语句。

2. 在删除 vector v 中的元素时，使用了 erase 函数，该函数的时间复杂度为 O(n)，其中 n 是要删除的元素个数。这样会导致时间复杂度变高，可以使用双指针来实现删除。

3. 在查找是否有与当前字符相同的字符时，使用了遍历的方式，可以使用哈希表来实现常数时间内的查找。

4. 该算法的时间复杂度为 O(n^2)，在字符串较长时效率较低，可以使用滑动窗口等更高效的算法来实现。