3.求无重复字符的最长子串

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。

示例 1:

输入: "abcabcbb"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。
示例 2:
输入: "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。
示例 3:
输入: "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。
请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。

解答：

1.滑动窗口 HashSet

时间复杂度：O(2n) = O(n)，空间复杂度：O(min(m, n))

public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        Set<Character> substr = new HashSet<>();
        //一定需要两个变量i和j，表示字符串开始和结束的索引
        int j = 0,i=0,max=0;// include length=0
        while (j < s.length()&&i<s.length()) {
                if (!substr.contains(s.charAt(j))) {
                    //通过j不断地遍历S，重复串时会停留。
                    substr.add(s.charAt(j++));
                    //即使i不断地变化，长度会通过max保存
                    max = Math.max(max, j - i);
                } else {
                    //当出现重复字符时，开始索引向前滑动
                    substr.remove(s.charAt(i++));
                }
        }
        return max;
}

2.优化滑动窗口 HashMap

时间复杂度：O(n)，空间复杂度：O(min(m, n))。被进一步优化为仅需要 n 个步骤。

public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int n = s.length(), ans = 0;
        Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); // current index of character
        // try to extend the range [i, j]
        for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) {
            if (map.containsKey(s.charAt(j))) {
                //发现重复子串时，i直接变为该重复字符上次出现的位置+1
                i = Math.max(map.get(s.charAt(j)), i);
            }
            //不断地获取长度，即使出现重复字符后，i增大，自然ans减小
            ans = Math.max(ans, j - i + 1);
            //map不断放值，和size无关，只和索引有关
            map.put(s.charAt(j), j + 1);
            System.out.println("j="+j+";i="+i);
        }
        return ans;
}

知识点：

1.滑动窗口是数组/字符串问题中常用的抽象概念。 窗口通常是在数组/字符串中由开始和结束索引定义的一系列元素的集合，即 [i, j)（左闭，右开）。而滑动窗口是可以将两个边界向某一方向“滑动”的窗口。例如，我们将 [i, j)[i,j) 向右滑动 1个元素，则它将变为 [i+1, j+1)（左闭，右开）。
2.字符集用数组表示时，常用的表如下所示：
int [26] 用于字母 ‘a’ - ‘z’或 ‘A’ - ‘Z’
int [128] 用于ASCII码
int [256] 用于扩展ASCII码