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前言

各位读者好, 我是小陈, 这是我的个人主页, 希望我的专栏能够帮助到你:
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📘 JavaEE初阶: 多线程, 网络编程, TCP/IP协议, HTTP协议, Tomcat, Servlet, Linux, JVM等(正在持续更新)

一、长度最小子数组

1, 题目

OJ链接

一般来说, 如果我们研究的对象是 “连续的区间” 就可以考虑滑动窗口

滑动窗口其实就是"同向双指针", 滑动窗口的特点是, 前后两个指针不会回退, 并且窗口总是向前滑动, 窗口不是固定大小的, 可能边长也可能变短, 如果你在分析题目的时候发现了这些特征, 那就基本是滑动窗口的解法了

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2, 思路分析

暴力解法 : 两层 for 循环, 先固定第一个字符, 然后遍历第二个字符, 每遍历到一个字符就判断是否已经出现过, 利用暴力枚举, 寻找出所有子序列

但这一定会超时, 有没有优化的方案呢?

• 1, 使用哈希表, 定义一个 set, 用于检查当前字符是否已经出现过
• 2 , 定义 maxLen, 用于记录目前最大长度
• 3, 定义 left 和 right 指针, 初始位置都从0开始, left 用于标记子序列的左边界, right 用于标记子序列的右边界

前期依然是暴力枚举找到第一个满足条件的子数组, 但接下来就不需要接着暴力枚举, 如图所示

增大窗口对应的操作就是 right++, 缩小窗口的操作就是 left++

right 每指向一个字符, 就判断是否已经存在

• 如果不存在, 直接增大窗口即可
• 如果已经存在, 就 要找到 窗口中的这个已出现的字符, 并将它排除在窗口之外

需要注意的是, " 要找到 窗口中的这个已出现的字符 " 这个操作是一个循环, 但上图中没有表现出来, 如下图所示

综上所述, 可以发现, left 和 right 指针全程没有回退, 并且窗口即会边长也会变短, 但一直在向前滑动, 这就是滑动窗口的特性

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3, 代码

	public int lengthOfLongestSubstring(String s) {Set<Character> set = new HashSet<>();int left = 0;int right = 0;int maxLen = 0;while(right < s.length()){char ch = s.charAt(right);if(set.contains(ch) ){while(s.charAt(left) != ch) {set.remove(s.charAt(left));left++;}left++;}set.add(ch);maxLen = Math.max(maxLen, right - left + 1);right++;}return maxLen;}