Leetcode Two Sum (java)Longest Substring Without Repeating Characters

解法一：

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int max = 0;
        if (s.length() <= 1) {
            max = s.length();
            return max;
        }
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            //新建一个StringBuilder存储临时字符串
            StringBuilder str = new StringBuilder();
            str.append(String.valueOf(s.charAt(i)));
            //判断每个字符串多长
            for (int j = i + 1; j < s.length(); j++) {
                //当出现相同字符串则停止匹配跳出
                if (str.indexOf(String.valueOf(s.charAt(j))) == -1) {
                    str.append(String.valueOf(s.charAt(j)));
                }
                else{
                    break;
                }
            }
            //记录最大长度
            if (str.length() > max) {
                max = str.length();
            }
        }
        return max;
    }
}

　这种解法使用的是Brute Force算法，即是暴力搜索匹配，时间复杂度较高

 

解法二：

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int max = 0;
        //存储每个字符出现的位置
        Hashtable<Character, Integer> map = new Hashtable<Character, Integer>();
        //遍历字符串
        for (int i = 0, j = 0; i < s.length(); i++) {
            //当出现相同字符时改变窗口左边框位置并记录窗口长度
            if (map.containsKey(s.charAt(i))) {
                j = Math.max(map.get(s.charAt(i)) + 1 , j);
            }
            max = Math.max(max, i - j + 1);
            map.put(s.charAt(i), i);
        }
        return max;
    }
}

　这种解法的思想是计算两个相同的字符之间的长度，好比作一个窗口在字符串上右边框向右拉伸，若右边框碰到窗口内已存在的字符，那么左边框向右拉伸到到窗口已存在字符的右边，时间复杂度较低

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