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题目需求

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。

解题思路

暴力法非常简单。但它太慢了。那么我们该如何优化它呢？

在暴力法中，我们会反复检查一个子字符串是否含有有重复的字符，但这是没有必要的。如果从索引 ii 到 j - 1j−1 之间的子字符串 s_{ij}sij 已经被检查为没有重复字符。我们只需要检查 s[j]s[j] 对应的字符是否已经存在于子字符串 s_{ij}sij 中。

要检查一个字符是否已经在子字符串中，我们可以检查整个子字符串，这将产生一个复杂度为 O(n^2)O(n2) 的算法，但我们可以做得更好。

通过使用 HashSet 作为滑动窗口，我们可以用 O(1)O(1) 的时间来完成对字符是否在当前的子字符串中的检查。

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)[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 11 个元素，则它将变为 [i+1, j+1)[i+1,j+1)（左闭，右开）。

回到我们的问题，我们使用 HashSet 将字符存储在当前窗口 [i, j)[i,j)（最初 j = ij=i）中。然后我们向右侧滑动索引 jj，如果它不在 HashSet 中，我们会继续滑动 jj。直到 s[j] 已经存在于 HashSet 中。此时，我们找到的没有重复字符的最长子字符串将会以索引 ii 开头。如果我们对所有的 ii 这样做，就可以得到答案。

实现代码

public class _3_lengthOfLongestSubstring {
//    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
//        int result=0;
//        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
//            for (int j = i; j < s.length(); j++) {
//                if(!hasRepeatChar(s.substring(i,j+1))){
//                    result=Math.max(result,(j-i+1));
//                }
//            }
//        }
//        return result;
//    }
//
//    private boolean hasRepeatChar(String s){
//        Set<Character> set=new HashSet<>();
//        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
//            if(set.contains(s.charAt(i))){
//                return true;
//            }else
//                set.add(s.charAt(i));
//        }
//        return false;
//    }public int lengthOfLongestSubstring(String s) {int n = s.length();Set<Character> set = new HashSet<>();int ans = 0, i = 0, j = 0;while (i < n && j < n) {// try to extend the range [i, j]if (!set.contains(s.charAt(j))){set.add(s.charAt(j++));ans = Math.max(ans, j - i);}else {set.remove(s.charAt(i++));}}return ans;}
}

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