每日算法：无重复字符的最长子串

本文转载自微信公众号「三分钟学前端」，每日作者sisterAn 。算法转载本文请联系三分钟学前端公众号。无重

给定一个字符串，复字符请你找出其中不含有重复字符的最长 最长子串 的长度。

示例 1:

输入: "abcabcbb" 输出: 3  解释: 因为无重复字符的每日最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。算法 

示例 2:

输入: "bbbbb" 输出: 1 解释: 因为无重复字符的无重最长子串是 "b"，所以其长度为 1。复字符 

示例 3:

输入: "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长最长子串是 "wke"，云服务器提供商所以其长度为 3。每日      请注意，算法你的无重答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是复字符一个子序列，不是最长子串。 

解法一：维护数组

解题思路： 使用一个数组来维护滑动窗口

遍历字符串，判断字符是否在滑动窗口数组里

不在则 push 进数组 在则删除滑动窗口数组里相同字符及相同字符前的字符，然后将当前字符 push 进数组 然后将 max 更新为当前最长子串的长度

遍历完，返回 max 即可

画图帮助理解一下：

代码实现：

var lengthOfLongestSubstring = function(s) {     let arr = [], max = 0     for(let i = 0; i < s.length; i++) {         let index = arr.indexOf(s[i])         if(index !== -1) {             arr.splice(0, index+1);         }         arr.push(s.charAt(i))         max = Math.max(arr.length, max)      }     return max }; 

时间复杂度：O(n2)，站群服务器 其中 arr.indexOf() 时间复杂度为 O(n) ，arr.splice(0, index+1) 的时间复杂度也为 O(n)

空间复杂度：O(n)

解法二：维护下标

解题思路： 使用下标来维护滑动窗口

代码实现：

var lengthOfLongestSubstring = function(s) {     let index = 0, max = 0     for(let i = 0, j = 0; j < s.length; j++) {         index = s.substring(i, j).indexOf(s[j])          if(index !== -1) {              i = i + index + 1          }          max = Math.max(max, j - i + 1)      }     return max }; 

时间复杂度：O(n2)

空间复杂度：O(n)

解法三：优化的Map

解题思路：

使用 map 来存储当前已经遍历过的字符，key 为字符，value 为下标

使用 i 来标记无重复子串开始下标，j 为当前遍历字符下标

遍历字符串，判断当前字符是否已经在 map 中存在，存在则更新无重复子串开始下标 i 为相同字符的下一位置，此时从 i 到 j 为最新的无重复子串，更新 max ，将当前字符与下标放入 map 中

最后，返回 max 即可

代码实现：

var lengthOfLongestSubstring = function(s) {     let map = new Map(), max = 0     for(let i = 0, j = 0; j < s.length; j++) {         if(map.has(s[j])) {             i = Math.max(map.get(s[j]) + 1, i)         }         max = Math.max(max, j - i + 1)         map.set(s[j], j)     }     return max }; 

时间复杂度：O(n) 

空间复杂度：O(n)

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