Sous-chaîne la plus longue sans caractères répétitifs
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Sous-chaîne la plus longue sans caractères répétitifs ».
1. Apprendre
Le problème de la « sous-chaîne la plus longue sans caractères répétitifs » est un défi clé dans la section Fenêtre coulissante.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour la sous-chaîne la plus longue sans caractères répétitifs.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la sous-chaîne la plus longue sans caractères répétitifs.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné une chaîne s, recherchez la longueur de la sous-chaîne la plus longue sans répéter de caractères.
Écrivez une fonction lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int.
- •0 <= len(s) <= 5 * 10^4
- •s consists of English letters, digits, symbols, and spaces
Exemples
s = "abcabcbb"
3
The answer is "abc", with a length of 3.
s = "bbbbb"
1
The answer is "b", with a length of 1.
s = "pwwkew"
3
The answer is "wke", with a length of 3. Note that "pwke" is a subsequence, not a substring.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def length_of_longest_substring_opt(s):
charSet = set()
l = 0
res = 0
for r in range(len(s)):
while s[r] in charSet:
charSet.remove(s[l])
l += 1
charSet.add(s[r])
res = max(res, r - l + 1)
return resCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def length_of_longest_substring_brute(s):
def all_unique(start, end):
chars = set()
for i in range(start, end):
if s[i] in chars: return False
chars.add(s[i])
return True
res = 0
for i in range(len(s)):
for j in range(i + 1, len(s) + 1):
if all_unique(i, j):
res = max(res, j - i)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Sliding Window data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard du problème de fenêtre coulissante s’appliquent.
Questions connexes
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