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【LeetCode 热题 100】3.无重复字符的最长子串：详解滑动窗口解法

news 来源：原创 2025/5/10 0:23:06

📌 原题链接：Longest Substring Without Repeating Characters

📖 一、题目描述

给定一个字符串 s，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

示例：

输入: s = "abcabcbb"
输出: 3
解释: 最长不重复子串是 "abc"，长度为 3。

🧠 二、解题思路：滑动窗口 + 哈希集合

这是一道非常典型的滑动窗口问题。

✅ 为什么用滑动窗口？

如果我们使用暴力解法去尝试所有子串，时间复杂度会高达 O(n²)。
我们可以通过维护一个“不含重复字符的子串窗口”来动态处理：

使用两个指针 left 和 right 表示当前窗口的左右边界。
用一个集合 set() 来记录窗口内已经出现的字符。
如果出现重复，就移动左指针（收缩窗口）；否则右移右指针（扩展窗口）。
每次更新窗口时记录最大长度。

💻 三、Python 解法

class Solution:def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:char_set = set()left = 0max_len = 0for right in range(len(s)):while s[right] in char_set:char_set.remove(s[left])left += 1char_set.add(s[right])max_len = max(max_len, right - left + 1)return max_len

🔍 四、关键语句逐行解释

`class Solution:`

定义一个类，这在 LeetCode 是默认要求的格式，系统会自动调用类中的方法。

`def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:`

函数签名，表示接受一个字符串类型的参数 s，返回一个整数类型。
其中：

s: str 是类型注解，说明参数是字符串
-> int 是返回类型注解，表示返回整数

`char_set = set()`

创建一个空的集合，用于记录当前窗口中的字符。

🧠 Python 中 set 的特点：

不重复：集合不能包含重复元素
无序：元素没有顺序
查找速度快：查找、添加、删除操作平均时间复杂度为 O(1)

`while s[right] in char_set:`

说明当前字符已经在窗口中了 → 出现重复
我们就不断从左边移除字符，直到窗口合法为止。

`left += 1`

left = left + 1 的简写，表示左指针向右移动一格（窗口缩小）

🧪 五、图解演示：以 “abcabcbb” 为例

初始窗口为空：""
扩展右边界，加入 "a" → "ab" → "abc"，窗口合法。
遇到下一个 "a"，重复！此时不断移动左指针直到重复字符移出。
整个过程中记录窗口长度，得到最大值为 3。

你可以理解为“窗口在滑动”，但窗口内始终保持“无重复”的条件。

📈 六、复杂度分析

项目	分析
时间复杂度	O(n)，每个字符最多进入和移除一次
空间复杂度	O(min(n, m))，m 为字符集大小，如 ASCII 为 128

🧩 七、常见问题答疑

❓ `self` 是什么？

在类的方法中，第一个参数必须是 self，代表“这个对象自身”。
调用时系统自动传入，不需要你自己写。

❓ 为什么用 `set()` 而不是 `list`？

set 查找是否包含某元素的效率是 O(1)，list 是 O(n)
用集合可以快速判断重复字符并删除，效率更高

❓ 如果我直接写一个函数不加 `class` 可以吗？

在 LeetCode 上不行，它要求你写在类里
在本地写是可以的，函数形式更自由

✅ 八、简洁版本（非类形式，供本地测试）

def length_of_longest_substring(s: str) -> int:char_set = set()left = 0max_len = 0for right in range(len(s)):while s[right] in char_set:char_set.remove(s[left])left += 1char_set.add(s[right])max_len = max(max_len, right - left + 1)return max_len

🏁 九、总结

技术点	说明
滑动窗口	用两个指针控制当前区间
集合 `set()`	用于存储并快速查找重复字符
双指针	控制窗口动态扩展与收缩
类型注解	增强代码可读性，利于调试

✨ 十、后记

这道题是滑动窗口入门题，非常适合用来掌握双指针、集合操作、条件判断等核心编程思想。

🎯 掌握它后，你可以挑战更多类似问题，如：

最长不含重复字符的子串
最小覆盖子串
和为 K 的子数组

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