Advertisement

求解最长不含重复字符的子串(Java): 给定字符串s, 寻找其中不含重复字符的最长子串长度。例如,当输入为s=abcabcbb...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:ZIP


简介:
本题详解如何利用Java编写算法,以找到给定字符串中不含重复字符的最长子串长度。举例说明,并提供代码实现思路。 给定一个字符串s,请找到包含无重复字符的最长子串的长度。 示例1: 输入:s = abcabcbb 输出:3 解释:abc 是满足条件的一个最长子串,其长度为 3。 示例2: 输入:s = bbbbbb 输出:1 解释:b 是满足条件的一个最长子串,其长度为 1。 示例3: 输入:s = pwwkew 输出:3 说明:“wke” 是一个符合条件的最长无重复字符子字符串。请注意,“pwke” 虽然也由这些字符组成,但它是一个子序列而不是子字符串。 示例4: 输入:s = 输出:0 限制条件: - 0 <= s.length <= 5 * (10 ** 4) - 字符串由英文字母、数字、符号和空格构成。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Java): s, s=abcabcbb...
    优质
    本题详解如何利用Java编写算法,以找到给定字符串中不含重复字符的最长子串长度。举例说明,并提供代码实现思路。 给定一个字符串s,请找到包含无重复字符的最长子串的长度。 示例1: 输入:s = abcabcbb 输出:3 解释:abc 是满足条件的一个最长子串,其长度为 3。 示例2: 输入:s = bbbbbb 输出:1 解释:b 是满足条件的一个最长子串,其长度为 1。 示例3: 输入:s = pwwkew 输出:3 说明:“wke” 是一个符合条件的最长无重复字符子字符串。请注意,“pwke” 虽然也由这些字符组成,但它是一个子序列而不是子字符串。 示例4: 输入:s = 输出:0 限制条件: - 0 <= s.length <= 5 * (10 ** 4) - 字符串由英文字母、数字、符号和空格构成。
  • 优质
    本项目旨在开发高效的算法,用于识别和提取给定字符串中出现次数最多的连续子序列。通过优化数据结构与计算方法,力求在最短时间找到最长重复子串,适用于文本分析、生物信息学等多个领域。 通过C++方法实现查找字符串中的最大重复子串。初始设置子串起始位置index为0,最长重复子串长度length也为0。设S=s1s2…sn,扫描整个字符串S,对于当前字符si,判断其后是否有相同的字符sj。如果有,则继续比较s_(i+1)和s_(j+1),以此类推进行比较。这样可以找到一个重复的子串,并记录下它的起始位置index1与长度length1。保留较长字串的index和length值。 接下来,从s_(i+length1)之后的位置继续寻找新的重复子串。同样的方法应用于字符串中每个字符si及其后续的部分,直到整个字符串被扫描完毕。最终得到的index和length即代表最长重复子串的起始位置与长度。
  • JavaScript代码-
    优质
    本段代码提供了一个方法来解决编程中的经典问题——寻找给定字符串中不含重复字符的最长子字符串。通过巧妙运用滑动窗口技术或哈希表,能够高效地计算出目标子串的长度,适用于各种前端和后端场景,助力开发者提高算法实现能力。 在JavaScript编程中处理字符串问题以及应用滑动窗口算法是常见的任务类型,通常出现在编程面试或在线挑战中。这类题目要求找到给定字符串中最长的子串,并且这个子串中的所有字符都不重复。 要解决这个问题,我们可以使用哈希表(HashMap)和两个指针的方法,这被称为“滑动窗口”方法。理解这一概念很重要:滑动窗口是在数组或字符串中定义的一个连续子集,其左右边界可以在数据结构的范围内移动。在这个问题里,我们的左指针表示子串的起始位置,右指针表示结束位置。我们通过增加右指针来扩展子串,并使用哈希表检查新添加字符是否已存在于当前子串中。如果存在重复,则将左指针向右移一位并继续操作;每次更新最长无重复字串长度。 以下是解决问题的步骤: 1. 初始化两个指针,left和right,初始值为0,以及一个用于存储子串内字符及其出现次数的哈希表。 2. 定义一个变量maxLen来记录最长时间内的无重复字符子串长度,并将其初始化为0。 3. 使用while循环,条件是右指针不超过字符串长度: - 在每次迭代中检查当前right指向的字符是否已在哈希表内。如果不在,则添加到哈希表并更新最大长度(maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1))。 - 如果存在重复字符,减少左指针位置处字符计数,并在必要时从哈希表中移除该键值对;同时将left向右移动一位以排除重复字符的影响。 4. 循环结束后返回maxLen作为最长无重复子串的长度。 示例代码如下: ```javascript function slidingWindowWithoutDuplicates(str) { let left = 0, right = 0; let maxLen = 0; const charMap = new Map(); while (right < str.length) { const currentChar = str[right]; if (!charMap.has(currentChar)) { charMap.set(currentChar, 1); maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1); } else { charMap.set(currentChar, charMap.get(currentChar) + 1); while (charMap.get(currentChar) > 1) { charMap.set(str[left], charMap.get(str[left]) - 1); if (charMap.get(str[left]) === 0) { charMap.delete(str[left]); } left++; } } right++; } return maxLen; } console.log(slidingWindowWithoutDuplicates(abcabcbb)); // 输出:3,最长子串为 abc ``` 通过这种方法可以有效地找出给定字符串中最长的不包含重复字符的子串,并计算其长度。这不仅考察了对字符串处理的理解,还涉及到了哈希表和滑动窗口这两种重要的数据结构和算法思想的应用。
  • 优质
    本篇文章记录了我在LeetCode上解决“最长不含重复字符的子字符串”问题的心得体会,分享了解题思路和优化过程。 难度:中等 题目描述: LeetCode中的第3题是一个经典的字符串处理问题,名为“无重复字符的最长子串”。该问题要求找到给定字符串中最长的一个不含任何重复字符的子串。例如,对于输入字符串 pwwkew ,最大的不包含重复字符的子串是 wke, 长度为 3。 解题分析: 解决这个问题的有效方法之一就是使用滑动窗口策略和哈希表来追踪每个字符及其在该字符串中的最新位置。具体步骤如下: 1. 初始化一个空字典 `d` 来存储字符以及它们的索引。 2. 定义两个变量:`start` 用于记录当前子串的起始位置,初始值设为 -1;而 `max_len` 则用来跟踪最长无重复字符子串的长度,初始化为0。 3. 遍历输入字符串中的每个字符,使用索引 `i` 表示当前迭代的位置。 4. 对于每一个字符,检查它是否已经存在于字典中。如果存在且其对应的值大于 `start` ,这表明该字符是重复出现的,并需要更新 `start` 为这个重复字符上一次出现时的索引位置。 5. 如果当前处理到的字符不在字典里或者它的上次出现的位置小于等于 `start`, 则将该字符及其当前位置添加进字典中,以记录它最新的位置信息。 6. 在每次迭代结束的时候,计算从 `i - start` 得出当前子串长度,并与之前的最大值进行比较。如果当前子串更长,则更新最大值为新的长度。 7. 完成遍历后,返回 `max_len` 作为最长无重复字符子串的长度。 代码实现: ```python class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: start = -1 max_len = 0 d = {} for i in range(len(s)): if s[i] in d and d[s[i]] > start: start = d[s[i]] d[s[i]] = i if i - start > max_len: max_len = i - start return max_len ``` 模拟笔试: 在实际的编程面试或笔试中,你可能需要提供完整的代码实现,包括输入输出部分。以下是一个示例: ```python def main(): s = input() # 用户输入字符串,例如 pwwkew solution = Solution() output = solution.lengthOfLongestSubstring(s) print(output) # 输出最长无重复字符子串的长度 if __name__ == __main__: main() ``` 此模拟笔试代码中,我们首先接收用户提供的输入字符串 `s` ,然后调用类 `Solution` 的方法计算最长不含重复字符子串的长度,并将该结果输出。 这道题目考察了对字符串处理、滑动窗口技术和哈希表应用的理解。通过使用字典来存储每个字符的位置信息,我们能够在 O(n) 时间复杂度内解决这个问题,其中 n 是输入字符串的长度。此外,这也锻炼了解决问题时的设计和优化能力。
  • 序列
    优质
    本题探讨如何在给定字符串内寻找并计算具有重复性的最大子序列长度,涉及算法设计与优化。 打印出一个字符串中的最长的重复子串,并显示该子串在原字符串中的位置。
  • Python算法实
    优质
    本篇文章提供了一个使用Python语言实现寻找字符串中最长不含重复字符的子串的具体算法实例。通过详细代码解析与步骤说明,帮助读者深入理解该问题的解决思路和方法。适合对算法有兴趣或正在学习Python编程语言的读者参考阅读。 ### Python查找最长不包含重复字符的子字符串算法详解 #### 一、问题背景与目标 在计算机科学领域,字符串处理是一项常见的任务之一。对于给定的字符串,如何找到其中最长的不包含重复字符的子串是一个典型的算法挑战。这类问题不仅能够帮助我们深入理解字符串操作的基本原理,还能够提升我们在实际开发中的编程技巧。 本篇文章将详细介绍一种利用Python实现的算法,用以查找给定字符串中最长的不包含重复字符的子串,并计算出该子串的长度。我们将通过具体的示例代码来解析这一算法的工作原理。 #### 二、核心知识点分析 1. **字符串遍历**:遍历字符串是解决问题的基础,我们需要逐个字符地访问字符串中的每一个元素。 2. **哈希表(字典)的应用**:使用哈希表存储每个字符及其出现的位置,以便快速查找和更新。 3. **滑动窗口技术**:通过维护一个动态的窗口来追踪当前无重复字符子串的范围。 4. **算法优化**:考虑到效率问题,需要确保算法的时间复杂度尽可能低。 #### 三、详细解析 ##### 1. 字符串遍历 遍历字符串是最基础的操作之一。在本问题中,我们通过两层循环来实现遍历:外层循环用于确定子串的起始位置,内层循环则用来扩展子串直到遇到重复字符为止。 ```python for i in range(len(inputString)): for j in range(i, len(inputString)): # ... ``` ##### 2. 哈希表的应用 为了记录每个字符的最新出现位置,我们可以使用Python内置的数据结构——字典(哈希表)。这样做的好处是可以快速地查询某个字符是否已经在当前子串中出现过。 ```python dic = {} dic = dic.fromkeys(inputString, 0) ``` 这里首先初始化了一个空字典`dic`,然后使用`fromkeys()`方法创建了一个新的字典,其中键为输入字符串中的字符,初始值均为0。 ##### 3. 滑动窗口技术 滑动窗口是一种非常有效的算法思想,它可以帮助我们高效地解决许多字符串和数组相关的问题。在这个问题中,我们使用一个左边界`i`和一个右边界`j`来表示当前考虑的子串范围。当遇到重复字符时,我们就将左边界向右移动,直到子串中不再包含重复字符为止。 ```python if dic[inputString[j]] != 0: dic = dic.fromkeys(inputString, 0) break ``` 这段代码表示如果当前字符已经在字典中存在,则重新初始化字典,并跳出内层循环,即移动左边界。 ##### 4. 算法优化 为了提高算法的效率,我们应该尽量避免不必要的重复计算。在本示例中,我们采用了以下策略: - 使用一个列表`maxString`来存储所有最长的不重复子串。 - 在每次更新`maxString`之前,先检查当前子串的长度是否比已知的最长子串更长或相等。 ```python if j - i + 1 > len(self.maxString[0]): self.maxString = [] self.maxString.append(inputString[i:j+1]) elif j - i + 1 == len(self.maxString[0]): self.maxString.append(inputString[i:j+1]) ``` 以上代码段实现了上述逻辑。 #### 四、完整代码示例 下面是一个完整的示例代码,它包含了上述所有的关键步骤: ```python class Solution: def __init__(self): self.maxString = [] def longestSubString(self, inputString): if inputString == : return dic = {} dic = dic.fromkeys(inputString, 0) self.maxString.append(inputString[0]) for i in range(len(inputString)): for j in range(i, len(inputString)): if dic[inputString[j]] != 0: dic = dic.fromkeys(inputString, 0) break else: if j - i + 1 > len(self.maxString[0]): self.maxString = [] self.maxString.append(inputString[i:j+1]) elif j - i + 1 == len(self.maxString[0]): self.maxString.append(inputString[i:j+1]) ``` #### 五、总结 通过本篇文章,我们了解了如何利用Python编写一个高效算法来查找给定字符串中最长的不包含重复字符的子串。这不仅帮助我们掌握了字符串遍历和哈希表的应用,还介绍了滑动窗口技术以及优化算法性能的方法。 这些技能对于今后解决类似问题将大有裨益。
  • 用Python编写查算法方法
    优质
    本篇文章介绍了一种使用Python编程语言实现的算法,用于寻找指定字符串内的最长不含重复字符的子串。通过详细解释和代码示例,帮助读者掌握如何有效解决这一经典问题。 本段落介绍了如何使用Python来寻找给定字符串中的最长非重复子串的方法,并分享了两种思路:第一种是从头开始遍历字符串,设置标志位,在发现与之前的标志位重合的情况下回头检查新出现的子串是否与前面的字符串或其子串相同;第二种是利用滑动窗口机制生成所有可能的切片,然后进行排序和统计处理。本段落采用的是第二种方法,并提供了具体的实现代码。
  • N个公共
    优质
    本篇教程将详细介绍如何在多个字符串中查找并确定它们共有的最长连续子串的方法和算法。 求N个字符串的最长公共子串问题:给定N(小于20)个字符串,每个字符串长度不超过255。例如当N=3时,从键盘依次输入三个字符串为“Whatislocalbus?”,“Namesomelocalbuses。”,“loca1busisahighspeedI/Obusclosetotheprocessor.”。则这三个字符串的最长公共子串是“localbus”。
  • 一个对称
    优质
    本工具用于接收用户输入的任意字符串,并通过算法找出其中最长的回文(对称)子串及其长度。是一款便捷的语言处理小工具。 输入一个字符串,输出该字符串中最长的对称子串及其长度。这是一个非常精巧的算法实现。
  • Java实现匹配公共
    优质
    本文章介绍如何使用Java编写算法来解决字符串匹配中的一个典型问题——寻找两个给定字符串之间的最长公共连续子串。通过解析和比较字符序列,该方法为文本处理提供了有效解决方案。 本段落主要介绍了如何用Java实现求两个字符串的最大公共子串的方法,并详细描述了该算法的实现过程。需要相关内容的朋友可以参考这篇文章。