滑动窗口 算法

本文主要是介绍滑动窗口 算法，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

这是从力扣上刷到的题型，题是查找一个字符串中默认无重复最长子串。

滑动窗口主要就是解决一些查找满足一定条件连续区间的问题。

例如 String a = "pwdegd" 那么最长无重复子串长度就是 5

输入: s = "abcabcbb"
输出: 3 
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为3

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
       Map<Character, Integer> map = new HashMap<Character, Integer>();

       
       int max = 0;
       int start = 0;
       if(s == null || s.equals("")){
         return 0;
       }
       
       for(int i = 0;i < s.length();i++){
            if(map.containsKey(s.charAt(i))){
                start = Math.max(start,map.get(s.charAt(i))+1);
            } 

            map.put(s.charAt(i),i);
            max = Math.max(max,i-start+1);

       } 
       return max;

    }
    
}

暴力解法时间复杂度较高，会达到O(n^2)，故而采取滑动窗口的方法降低时间复杂度定义一个 map 数据结构存储 (k, v)，其中 key 值为字符，value 值为字符位置 +1，加 1 表示从字符位置后一个才开始不重复
我们定义不重复子串的开始位置为 start，结束位置为 i
随着 end 不断遍历向后，会遇到与 [start, i] 区间内字符相同的情况，此时将字符作为 key 值，获取其 value 值，并更新 start，此时 [start, i] 区间内不存在重复字符
无论是否更新 start，都会更新其 map 数据结构和结果 max。
时间复杂度：O(n)

• 滑动：说明这个窗口是移动的，也就是移动是按照一定方向来的。

• 窗口：窗口大小并不是固定的，可以不断扩容直到满足一定的条件；也可以不断缩小，直到找到一个满足条件的最小窗口；当然也可以是固定大小。

参考 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters/solution 作者：guanpengchn

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