python如何進行leetcode無重復字符的最長字串的實現

python如何進行leetcode無重復字符的最長字串的實現，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

無重復字符的最長字串是一道字符串處理算法的題目，在日常編程中，處理字符串是常見任務。用Python來實現leetcode這道算法題，該題目會涉及到一個概念“滑動窗口”。

一、題目描述

給定一個字符串，請你找出其中不含有重復字符的 最長子串 的長度(Longest substring without repeating characters)。

示例 1:
輸入: "abcabcbb"
輸出: 3
解釋: 因為無重復字符的最長子串是 "abc"，所以其長度為 3。

示例 2:

輸入: "bbbbb"
輸出: 1
解釋: 因為無重復字符的最長子串是 "b"，所以其長度為 1。

示例 3:

輸入: "pwwkew"
輸出: 3
解釋: 因為無重復字符的最長子串是 "wke"，所以其長度為 3。
請注意，你的答案必須是 子串 的長度，"pwke" 是一個子序列，不是子串。

二、解題思路

先來定義一下“子串”，根據題目描述，“子串”就是字符串中截取某一部分，長度從1到該字符串的長度。比如“abc”的子串集合是：

[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘ab’, ‘bc’, ‘abc’]

用 Python 生成這個集合很容易，你是否想到了？

def subs(s: str):
    results = []
    for begin in range(len(s)):
        for length in range(len(s)-begin):
            results.append(s[begin:begin + length + 1])
    return results
z = subs('abcde')
print(z)

那么問題來了，任意長度為n的字符串一共有多少個這樣的“子串”呢？答案是：(n+1) * n / 2 。從上面的例子很容易得出這個答案：begin等于0時，長度可以有 n – 0 個，begin等于1時，長度可以有 n – 1個，以此類推，總數就是：

n + (n-1) + … + 1 => (n+1)*n / 2

（1）暴力解法

明白了“子串”的概念和獲取方法，自然而然的就得到了最樸素也是最“暴力”的解法：遍歷字符串得到所有“子串”，然后判斷每個“子串”是否有重復字符，最終就會得到無重復最長子串了。

這個“暴力”算法中，計算所有子串的時間復雜度是 O(n2)，而判斷一個子字符串是否有重復字符，又要從頭到尾遍歷一遍該字符串，所有最終的時間復雜度可以達到 O(n3)。

這個解法是不能被接受的，提到它全是因為前面對“子串”的解釋及其數量計算，來練習Python對字符串的操作。

（2）滑動窗口

“滑動窗口”這個概念在計算機算法中非常常見。該算法可以把嵌套的循環轉化為單循環從而降低時間復雜度。它在很多不同的領域都有應用：

TCP協議的滑動窗口進行流量控制

NLP（自然語言處理）中的 N-gram

圖像處理中的物體識別

有興趣的同學可以深入了解上面提到的應用領域。

下面我們看看，“滑動窗口”如何進行字符串處理。結合題目中的例子“abcabcbb”這個字符串，我們來看看如何找它的無重復最長子串。

首先，我們定義窗口的兩端：begin和end，分別表示要找的子串的開頭和結尾。

開始的時候，begin和end都指向0的位置即‘a’，然后end不斷后移（窗口變寬），當遇到第二個‘a’時（遇見重復字符）就得到一個子串，其長度就是end和begin位置的差。

不重復最長字串算法演示

如何判斷是否遇到了重復字符‘a’呢？需要一個字典作為輔助數據結構，把end從頭開始遇到的每個字符及其索引位置都放到字典里面，end每次移動到新字符就查一下字典即可。

通過字典，我們遇到第二個‘a’時就可以找到存在字典里面的第一個‘a’的位置。為了繼續尋找無重復子串，begin就要指向第一個‘a’后面一個的位置即‘b’。然后end繼續后移到‘b’，有發現它與前面的‘b’重復，計算子串長度賦值給最大長度（需要比較），同時begin要移動第一個‘b’后面的位置即‘c’。

這樣依次移動end到字符串末尾就可以找到最長的子串，“子串窗口”也就從頭移到了末尾。而只需要end從頭到尾的一次循環即可。

把這個過程用Python實現如下：

class Solution:
    def lengthofLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        maxlen = 0
        memo = dict()
        begin, end = 0, 0
        n = len(s)
        while end < n:
            last = memo.get(s[end])
            memo[s[end]] = end
            if last is not None:
                maxlen = max(maxlen, end-begin)
                begin = max(begin, last + 1)
            end += 1
        maxlen = max(maxlen, end-begin)
        return maxlen

提交后就可以看到結果?！皥绦袝r間”還只是個參考，再一次提交相同代碼結果不是圖中的擊敗91%，而變成了百分之十幾。

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