【Leetcode | 1】3. 无重复字符的最长子串

这里我们可以建立一个HashMap，建立每个字符和其最后出现位置之间的映射，然后我们需要定义两个变量res和left，其中res用来记录最长无重复子串的长度，left指向该无重复子串左边的起始位置的前一个，由于是前一个，所以初始化就是-1，然后我们遍历整个字符串，对于每一个遍历到的字符，如果该字符已经在HashMap中存在了，并且如果其映射值大于left的话，那么更新left为当前映射值。然后映射值更新为当前坐标i，这样保证了left始终为当前边界的前一个位置，然后计算窗口长度的时候，直接用i-left即可，用来更新结果res。

这里解释下程序中那个if条件语句中的两个条件m.count(s[i]) && m[s[i]] > left，因为一旦当前字符s[i]在HashMap已经存在映射，说明当前的字符已经出现过了，而若m[s[i]] > left 成立，说明之前出现过的字符在我们的窗口内，那么如果要加上当前这个重复的字符，就要移除之前的那个，所以我们让left赋值为m[s[i]]，由于left是窗口左边界的前一个位置（这也是left初始化为-1的原因，因为窗口左边界是从0开始遍历的），所以相当于已经移除出滑动窗口了。举一个最简单的例子"aa"，当i=0时，我们建立了a->0的映射，并且此时结果res更新为1，那么当i=1的时候，我们发现a在HashMap中，并且映射值0大于left的-1，所以此时left更新为0，映射对更新为a->1，那么此时i-left还为1，不用更新结果res，那么最终结果res还为1，正确，代码如下：

class Solution { // adaad
public:int lengthOfLongestSubstring(string s) {int res = 0, left = -1, n = s.size();unordered_map<int, int> m;for (int i = 0; i < n; ++i) {if (m.count(s[i]) && m[s[i]] > left) {left = m[s[i]];  }m[s[i]] = i;res = max(res, i - left);            }return res;}
};

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