python给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

好的，这是一个非常经典的字符串问题。我来给你讲解一下解题思路。

首先，我们可以使用双指针的方法来解决这个问题。定义两个指针 i 和 j 分别表示当前子串的左右边界，然后我们向右移动指针 j，同时不断更新哈希表中的字符出现的位置。当发现重复字符时，我们就可以更新左指针 i，使得滑动窗口中不包含重复字符，直到右指针 j 到达字符串 s 的末尾。

具体来说，我们可以用一个哈希表来表示当前滑动窗口中的字符及其在字符串中出现的位置。每次移动右指针 j 时，如果字符 s[j] 已经在哈希表中存在，那么我们需要更新左指针 i，使得以 s[j] 结尾的最长不重复子串开始位置为 i+1。

最后，我们可以维护一个变量 res 来记录最长不重复子串的长度，每次更新 res 的值即可。

下面是 Python 的代码实现：

def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
    hash_map = {}
    res = 0
    i = 0
    for j in range(len(s)):
        if s[j] in hash_map:
            i = max(i, hash_map[s[j]] + 1)
        hash_map[s[j]] = j
        res = max(res, j - i + 1)
    return res

希望能对你有所帮助！

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Python 给定一个字符串 s，请找出其中不含有重复字符的最长子串的长度

Python 中给定一个字符串 s，可以使用滑动窗口法来找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

代码如下：

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        # 哈希集合，记录每个字符是否出现过
        st = set()
        # 右指针，初始值为 -1，目的是把它作为整个滑动窗口的左边界
        rk, ans = -1, 0
        for i in range(n):
            if i != 0:
                # 左指针向右移动一格，移除一个字符
                st.remove(s[i - 1])
            while rk + 1 < n and s[rk + 1] not in st:
                # 不断地移动右指针
                rk += 1
                st.add(s[rk])
            # 第 i 到 rk 个字符是一个极长无重复字符子串
            ans = max(ans, rk - i + 1)
        return ans

该代码的时间复杂度为 $O(n)$，空间复杂度为 $O(k)$，其中 $k$ 为字符集的大小。

python 给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串的长度。

可以使用滑动窗口算法来解决该问题。

具体思路如下：

1. 定义一个字典用于存储每个字符最后出现的位置。

2. 定义双指针 left 和 right，分别表示当前窗口的左右边界。

3. 如果当前字符在字典中已经出现过并且它的位置在 left 和 right 之间，说明出现了重复字符，将 left 移动到重复字符的下一个位置。

4. 在每次移动右指针的同时，更新最长不重复子串的长度。

5. 返回最长不重复子串的长度。

下面是 Python 代码实现：

def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
    left = 0
    max_len = 0
    char_dict = {}
    for right in range(len(s)):
        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)
    return max_len

示例：

s = "abcabcbb"
print(lengthOfLongestSubstring(s))  # 3

时间复杂度为 O(n)，空间复杂度为 O(n)。