C++实现LeetCode字符串算法：最长无重复子串与变位词检测

资源摘要信息:"LeetCode双人赛-Strings_Algorithms_C-:用C++编写的字符串算法" 在本资源中，主要涉及C++语言实现的字符串算法相关问题解决方案。详细的知识点如下： 1. Longest Substring without Repeating Characters（无重复字符的最长子串） 问题描述：给定一个字符串，要求编写一个函数来找出其中不含重复字符的最长子串的长度。这是一个常见的字符串处理问题，通常用于考察编程者的算法实现能力以及对数据结构的理解。 解决思路：一种常见的解决方法是使用滑动窗口技术。通过维护一个动态的窗口（数组或哈希表）来记录字符的出现情况。窗口在遇到重复字符时缩小，直到重复的字符被排除，窗口大小即为最长不含重复字符的子串长度。在C++中，可以利用标准库如`unordered_map`或`vector`来实现窗口内的字符状态判断。 示例代码结构可能如下： ```cpp int lengthOfLongestSubstring(string s) { unordered_map<char, int> charIndexMap; int maxLength = 0; for (int left = 0, right = 0; right < s.length(); right++) { char currentChar = s[right]; if (charIndexMap.find(currentChar) != charIndexMap.end()) { // 更新左指针位置 left = max(left, charIndexMap[currentChar] + 1); } charIndexMap[currentChar] = right; maxLength = max(maxLength, right - left + 1); } return maxLength; } ``` 在上述代码中，`left`和`right`分别代表滑动窗口的左右边界，`charIndexMap`记录了字符最后出现的位置索引。 2. is_anagram_O(n)（判断是否为变位词） 问题描述：给定两个字符串s和t，编写一个函数判断t是否是s的变位词，即是否可以通过重新排列s中的字母得到t。 解决思路：变位词问题的解决关键在于两个字符串的字母种类及数量完全相同。一种有效的解决方法是使用数组或哈希表统计每个字符串中每个字符的出现次数，然后进行比较。在O(n)的时间复杂度内完成判断，其中n为字符串的长度。 示例代码结构可能如下： ```cpp bool isAnagram(string s, string t) { if (s.length() != t.length()) return false; unordered_map<char, int> countMap; for (int i = 0; i < s.length(); i++) { countMap[s[i]]++; countMap[t[i]]--; } for (auto& pair : countMap) { if (pair.second != 0) return false; } return true; } ``` 此代码通过统计两个字符串中每个字符的数量差，若所有字符的数量差为0，则说明t是s的变位词。 3. shortest_completing_word（最短完成词） 问题描述：这个问题可能是一个编程练习题，未在描述中给出具体的问题细节，但根据命名推测，可能需要找到一个字符串，使得通过添加最少的字符可以成为另一个字符串的子串。 解决思路可能涉及到字符串匹配和最小编辑距离的计算，例如使用动态规划技术来找到两个字符串间最小的编辑（添加、删除、替换）操作次数，然后基于这个结果来构造最终的解。 总结来说，从给定的文件信息来看，涉及的字符串算法问题主要考查了数据结构的使用、算法的时间和空间效率、以及对字符串操作的熟练度。这些问题在解决过程中使用了滑动窗口、哈希表统计、以及动态规划等基本算法思想，对于学习和深化字符串处理和算法设计的理论知识具有很好的参考价值。