优化滑动窗口算法：力扣无重复字符最长子串挑战

在力扣编程平台上的问题涉及寻找一个字符串中最长的无重复字符子串。这个问题可以归类于字符操作和字符串处理，具体目标是找到一个字符串中字符不重复的最长连续子串的长度。以下是三种不同的解决策略： 1. **暴力解法**： 这种方法通过双重循环遍历字符串s的所有可能子串，并利用`allUnique`函数检查子串内的字符是否全部独特。`allUnique`函数利用HashSet来存储遇到过的字符，如果遇到重复字符，则返回false并结束当前子串的检查。暴力解法的时间复杂度是O(N^3)，其中N是字符串的长度，这是因为需要检查所有子串。 ```java public int lengthOfLongestSubstring(String s) { int n = s.Length; int ans = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = i + 1; j <= n; j++) { if (allUnique(s, i, j)) { ans = Math.Max(ans, j - i); } } } return ans; } ``` 2. **滑动窗口方法**： 第二种方法采用滑动窗口的概念，使用两个指针i和j，表示子串的起始和结束位置。当子串中存在重复字符时，i不动，j向右移动；否则，j继续向右移动，同时更新最长子串长度。这种方法的时间复杂度降到了O(N)。 ```java public int lengthOfLongestSubstring(String s) { int n = s.Length; HashSet<char> set = new HashSet<char>(); int ans = 0, i = 0, j = 0; while (i < n && j < n) { if (!set.Contains(s.ElementAt(j))) { set.Add(s.ElementAt(j++)); ans = Math.Max(ans, j - i); } else { set.Remove(s.ElementAt(i++)); } } return ans; } ``` 3. **优化的滑动窗口方法**： 最后一种优化方法在发现重复字符时，直接跳过重复的子串，无需回溯到i。这进一步减少了不必要的比较，将时间复杂度保持在O(N)。这种优化在实际应用中可以提高效率，避免了重复检查相同的字符。 ```java public int lengthOfLongestSubstring(String s) { // ...（与滑动窗口方法相同，但当遇到重复时不移动i） } ``` 这个问题考察的是如何利用集合数据结构和窗口技术有效地处理字符串，以便在保证正确性的同时尽可能减少计算量。选择哪种方法取决于具体场景和性能需求，优化的滑动窗口方法通常更优。