无重复字符的最长子串
给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。
示例 1:
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。示例 2:
输入: s = "bbbbb"
输出: 1
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。示例 3:
输入: s = "pwwkew"
输出: 3
解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。
请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。
提示：
0 <= s.length <= 5 * 104
s 由英文字母、数字、符号和空格组成
解法一：
/**
* @param {string} s
* @return {number}
*/
var lengthOfLongestSubstring = function(s) {
if (!s) {
return 0;
}
if (s.length === 1) {
return 1;
}
let set = new Set();
let left = 0;
let maxLength = 0;
for (let i = 0; i < s.length; i++) {
while (set.has(s[i])) {
set.delete(s[left]);
left++;
}
set.add(s[i]);
maxLength = Math.max(maxLength, i - left + 1);
}
return maxLength;
};要找到字符串 s 中不含重复字符的最长子串的长度，我们可以使用滑动窗口技术结合哈希表来实现。这种方法可以在一次遍历中解决问题，从而高效地找到最长的无重复字符子串。
方法：滑动窗口
算法步骤
初始化变量：
使用一个哈希集合
char_set来存储当前窗口中不重复的字符。使用两个指针
left和right表示滑动窗口的左右边界，初始值为 0。初始化
max_length为 0，用于存储最长无重复字符子串的长度。滑动窗口遍历字符串：
如果
s[right]不在char_set中：如果
s[right]在char_set中：将
s[right]加入char_set。更新
max_length为max(max_length, right - left + 1)。从
char_set中移除s[left]，并将left指针右移，直到s[right]不在char_set中。使用
right指针遍历字符串s。对于每个字符
s[right]，检查其是否在char_set中。将当前字符
s[right]加入char_set，继续移动right指针。返回结果：
遍历结束后，
max_length即为最长无重复字符子串的长度。
算法实现
下面是用 Python 实现的代码：
def length_of_longest_substring(s):
char_set = set()
left = 0
max_length = 0
for right in range(len(s)):
while s[right] in char_set:
char_set.remove(s[left])
left += 1
char_set.add(s[right])
max_length = max(max_length, right - left + 1)
return max_length
# 示例
s = "abcabcbb"
result = length_of_longest_substring(s)
print("最长无重复字符子串的长度:", result)示例
输入：
s = "abcabcbb"输出：
3
解释
在这个例子中，最长无重复字符子串为 "abc"，其长度为 3。
复杂度分析
时间复杂度：O(n)，其中 n 是字符串
s的长度。每个字符在滑动窗口的左右指针之间最多被访问两次。空间复杂度：O(min(n, m))，其中 n 是字符串
s的长度，m 是字符集的大小。使用哈希集合来存储字符。
这种方法通过滑动窗口有效地在 O(n) 时间内解决了最长无重复字符子串的问题，是解决此类问题的常用技巧。
