LeetCode解题解析：Python与Java实现寻找无重复字符最长子串

"这篇markdown文件提供了LeetCode题目的解析，主要关注的是问题3，讨论了如何找到给定字符串中不包含重复字符的最长子串的长度。提供的解决方案使用了Python和Java两种语言，并且提到了利用字典数据结构来优化算法。" 在LeetCode的第3题中，我们被要求找出一个给定字符串`s`中不包含重复字符的最长子串的长度。这个问题是字符串处理和滑动窗口概念的一个经典应用。下面是Python解题方案的详细解析： 首先，定义一个名为`Solution`的类，并创建一个名为`lengthOfLongestSubstring`的方法，接收一个字符串`s`作为参数，返回一个整数，表示最长无重复字符子串的长度。 初始化两个变量`start`和`max`，`start`用于记录上一次出现的重复字符的位置，设置为-1以便于后续计算。`max`用来保存当前找到的最长子串的长度，初始值为0。 接下来，使用一个字典`d`来存储每个字符及其首次出现的位置。遍历字符串`s`的每一个字符，如果字符已经在字典`d`中并且其位置大于`start`，则更新`start`为当前字符在字典中的位置。这是为了确保我们只保留没有重复字符的部分。如果字符不在字典中，直接将其添加到字典中并记录其位置。 在处理完当前字符后，检查当前索引`i`与`start`之间的差值，如果这个差值大于`max`，则更新`max`的值。这个差值代表了当前找到的无重复字符的子串长度。 在提供的示例代码中，还包含了一些额外的打印语句，用于调试和理解代码运行过程。例如，当遇到重复字符时，会打印出更新后的`start`值；当新字符进入字典时，也会有相应的提示。在主函数中，对字符串`s1='tmmzat'`调用了这个方法，展示了算法的实际运行情况。 此解法的核心在于利用字典的高效查找特性，以O(n)的时间复杂度解决这个问题，其中n是字符串`s`的长度。空间复杂度也是O(min(n, m))，m是字符集的大小。这种方法避免了回溯和额外的数组存储所有子串，从而提高了效率。