python最长不重复子串

Python的最长不重复子串可以通过滑动窗口算法来解决。具体来说，我们可以使用两个指针left和right表示当前子串的左右端点，用一个集合set来存储当前子串中出现过的字符，如果right指向的字符不在set中，我们将其加入集合并将right右移一位，更新最长子串的长度。如果right指向的字符已经在set中，我们需要将left右移一位并将对应的字符从set中删除，直到我们能够将right指向的字符加入set中为止。这样我们就可以在O(n)的时间复杂度内解决这个问题。

相关问题

python最长不重复子串代码

可以使用滑动窗口来解决，以下是示例代码：

def longestSubstring(s):
# 初始化左右指针和最长子串长度
left, right, max_len = 0, 0, 0
# 初始化字典用于记录字符出现的位置
char_dict = {}
# 遍历字符串
while right < len(s):
# 如果当前字符已经出现过，并且出现的位置在左指针右侧（即在窗口内）
if s[right] in char_dict and char_dict[s[right]] >= left:
# 更新左指针位置
left = char_dict[s[right]] + 1
# 记录当前字符出现的位置
char_dict[s[right]] = right
# 更新右指针位置
right += 1
# 更新最长子串长度
max_len = max(max_len, right - left)
return max_len

# 测试
s = "abcabcbb"
print(longestSubstring(s)) # 输出 3，对应的子串为 "abc"

python最长不重复子串问题：给定一个字符串S，返回S中所有字符的最长不重复子串的长度。如果S为空，返回0。 例如： 输入：S = “abcabcbb” 输出：3 解释：最长不重复子串是"abc"，长度为3。 输入：S = “bbbbb” 输出：1 解释：最长不重复子串是"b"，长度为1。

可以使用滑动窗口算法来解决这个问题。具体来说，我们可以使用两个指针left和right来表示当前考虑的子串的左右边界，使用一个哈希表来记录每个字符最后一次出现的位置。初始时，left和right都指向字符串的开头，哈希表为空。然后，我们不断地将right向右移动，直到遇到一个重复的字符。此时，我们可以更新最长不重复子串的长度，并将left指向重复字符的下一个位置。同时，我们需要将哈希表中所有在left之前的字符的位置信息删除，以确保我们只考虑当前子串中的字符。最后，我们将right继续向右移动，重复上述过程，直到right到达字符串的末尾。

以下是Python代码实现：

def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
n = len(s)
if n == 0:
return 0
left, right = 0, 0
max_len = 0
char_dict = {}
while right < n:
if s[right] in char_dict and char_dict[s[right]] >= left:
left = char_dict[s[right]] + 1
char_dict[s[right]] = right
max_len = max(max_len, right - left + 1)
right += 1
return max_len

输入：S = “abcabcbb”
输出：3
解释：最长不重复子串是"abc"，长度为3。

输入：S = “bbbbb”
输出：1
解释：最长不重复子串是"b"，长度为1。