三种芯片：ASIC、FPGA、SoC

给定一个半角英文字符串，找出无重复字符的最长子串长度。

(笔记模板由python脚本于2024年04月11日 23:19:44创建，本篇笔记适合初通Python，熟悉六大基本数据_{(str字符串、int整型、float浮点型、list列表、tuple元组、set集合、dict字典)}的coder翻阅)

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• ◆ 无重复字符的最长子串
• • 1、题目描述
  • 2、算法解析
  • • 2.1 `for`循环嵌套遍历
    • 2.2 我的算法优化
    • 2.3 力扣题解大神算法
  • 3、代码效率测试
  • • 3.1 代码力扣提交信息
    • 3.2 本地代码运行用时测试
  • 4、完整源码(Python)

◆ 无重复字符的最长子串

1、题目描述

• 力扣题库第3题
  
  【原题地址：https://leetcode.cn/problems/longest-substring-without-repeating-characters/】

2、算法解析

  我最能想到的本题目解决方案是用“循环嵌套”，我用的for嵌套。代码写完发现，循环次数太多，用时太久。试着优化成单层循环，剔除了大量不必要的遍历，缩短了一半的时间。后来习读大神的“双指针”代码，力扣提交，样例用时比我“优化”代码用时<font size=>$1/3$还少！

2.1 for循环嵌套遍历

• 代码解析
   
    一般常规解法：双层for嵌套遍历字符串。外层控制字符串起点，内层搜索非重复字符串并记录最大长度。此法缺点：循环次数太多。

Python代码

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        if n < 2: return n
        
        l = 0 # 非重复字母长度初值。
        ss = '' # 搜索到的非重复字符串初值。

        for i in range(n):
            for j in range(i, n):
                if s[j] not in ss: ss += s[j]
                else:
                    if len(ss) > l: l = len(ss)
                    ss = '' # 非重复字符串变量清零，方便存储下一个非重复字符串。
                    break
                
        return l

2.2 我的算法优化

• 代码解析
   
    仔细审验上段代码，用if控制内存循环遍历到有字符重复时，记录无重复字符串子串长度后结束循环，剔除不必要的循环遍历。

Python代码

class Solution2:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        if n < 2: return n
        a = l = 0

        for i in range(n):
            ss = s[a:i]
            local = s[i]
            n = len(ss) 
            if local in ss:
                l = n if n > l else l

                while 1:

                    if s[i-1] == local:
                        a = i
                        break 
                        
                    i -= 1
        
        n = len(s[a:])        
        return n if n > l else l

2.3 力扣题解大神算法

• 大神代码I
   

Python代码

class Solution3: # 力扣题解大神代码I
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        if not s:return 0
        left = 0
        lookup = set()
        n = len(s)
        max_len = 0
        cur_len = 0
        for i in range(n):
            cur_len += 1
            while s[i] in lookup:
                lookup.remove(s[left])
                left += 1
                cur_len -= 1
            if cur_len > max_len:max_len = cur_len
            lookup.add(s[i])
        return max_len

• 大神代码II
   

Python代码

class Solution4: # 力扣题解大神代码II
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        dic, res, i = {}, 0, -1
        for j in range(len(s)):
            if s[j] in dic:
                i = max(dic[s[j]], i) # 更新左指针 i
            dic[s[j]] = j # 哈希表记录
            res = max(res, j - i) # 更新结果
        return res

3、代码效率测试

3.1 代码力扣提交信息

• 代码力扣提交截屏图片
   
  一般循环遍历代码
  
   
  优化算法单层循环代码
  
   
  $大神代码$
   
  $I$.
  
   
  $II$.
  

3.2 本地代码运行用时测试

• 代码运行效果截屏图片
  

代码调用

if __name__ == '__main__':
    s = 'ACaA5abababc 5dabcj5gh'
    n = 100000
    print(f"\n试码用例字符串：\n{s = }\n\n运行代码{n}次用时：")

    s1 = Solution()
    t = time()
    for i in range(n):
       s1.lengthOfLongestSubstring(s)
    
    print(f"\n常规写法：\n{s1.lengthOfLongestSubstring(s) = }")
    print(f"{time()-t:.2f}s")
    
    
    s2 = Solution2()
    t = time()
    for i in range(10000):
       s2.lengthOfLongestSubstring(s)
    
    print(f"\n优化算法：\n{s2.lengthOfLongestSubstring(s) = }")
    print(f"{time()-t:.2f}s")

    s3 = Solution3()
    t = time()
    for i in range(10000):
       s3.lengthOfLongestSubstring(s)
    
    print(f"\n力扣题库大佬题解代码：\n{s3.lengthOfLongestSubstring(s) = }")
    print(f"{time()-t:.2f}s")

4、完整源码(Python)

(源码较长，点此跳过源码)

#!/sur/bin/nve python
# coding: utf-8
from time import time


class Solution4: # 力扣大神代码II
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        dic, res, i = {}, 0, -1
        for j in range(len(s)):
            if s[j] in dic:
                i = max(dic[s[j]], i) # 更新左指针 i
            dic[s[j]] = j # 哈希表记录
            res = max(res, j - i) # 更新结果
        return res



# 一般常规解法：双层for嵌套遍历字符串。外层控制字符串起点，内层搜索非重复字符串并记录最大长度。此法缺点：循环次数太多。
class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        if n < 2: return n
        
        l = 0 # 非重复字母长度初值。
        ss = '' # 搜索到的非重复字符串初值。

        for i in range(n):
            for j in range(i, n):
                if s[j] not in ss: ss += s[j]
                else:
                    if len(ss) > l: l = len(ss)
                    ss = '' # 非重复字符串变量清零，方便存储下一个非重复字符串。
                    break
                
        return l


class Solution2:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        n = len(s)
        if n < 2: return n
        a = l = 0

        for i in range(n):
            ss = s[a:i]
            local = s[i]
            n = len(ss) 
            if local in ss:
                l = n if n > l else l

                while 1:

                    if s[i-1] == local:
                        a = i
                        break 
                        
                    i -= 1
        
        n = len(s[a:])        
        return n if n > l else l


class Solution3: # 力扣大神代码I
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        if not s:return 0
        left = 0
        lookup = set()
        n = len(s)
        max_len = 0
        cur_len = 0
        for i in range(n):
            cur_len += 1
            while s[i] in lookup:
                lookup.remove(s[left])
                left += 1
                cur_len -= 1
            if cur_len > max_len:max_len = cur_len
            lookup.add(s[i])
        return max_len


if __name__ == '__main__':
    s = 'ACaA5abababc 5dabcj5gh'
    n = 100000
    print(f"\n试码用例字符串：\n{s = }\n\n运行代码{n}次用时：")

    s1 = Solution()
    t = time()
    for i in range(n):
       s1.lengthOfLongestSubstring(s)
    
    print(f"\n常规写法：\n{s1.lengthOfLongestSubstring(s) = }")
    print(f"{time()-t:.2f}s")
    
    
    s2 = Solution2()
    t = time()
    for i in range(10000):
       s2.lengthOfLongestSubstring(s)
    
    print(f"\n优化算法：\n{s2.lengthOfLongestSubstring(s) = }")
    print(f"{time()-t:.2f}s")

    s3 = Solution3()
    t = time()
    for i in range(10000):
       s3.lengthOfLongestSubstring(s)
    
    print(f"\n力扣题库大神题解代码I：\n{s3.lengthOfLongestSubstring(s) = }")
    print(f"{time()-t:.2f}s")

    s4 = Solution4()
    t = time()
    for i in range(10000):
       s4.lengthOfLongestSubstring(s)
    
    print(f"\n力扣题库大神题解代码II：\n{s4.lengthOfLongestSubstring(s) = }")
    print(f"{time()-t:.2f}s")

我的HOT博：

  本次共计收集 311 篇博文笔记信息，总阅读量43.82w。数据于2024年03月22日 00:50:22完成采集，用时6分2.71秒。阅读量不小于6.00k的有$7$篇。

• 001
  标题：让QQ群昵称色变的神奇代码
  _{(浏览阅读 5.9w )}
  地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/122566500
  点赞：25 收藏：86 评论：17
  摘要：让QQ昵称色变的神奇代码。
  首发：2022-01-18 19:15:08
  最后编辑：2022-01-20 07:56:47

• 002
  标题：Python列表(list)反序(降序)的7种实现方式
  _{(浏览阅读 1.1w )}
  地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/128271700
  点赞：8 收藏：35 评论：8
  摘要：Python列表(list)反序(降序)的实现方式：原址反序，list.reverse()、list.sort()；遍历，全数组遍历、1/2数组遍历；新生成列表，resersed()、sorted()、负步长切片[::-1]。
  首发：2022-12-11 23:54:15
  最后编辑：2023-03-20 18:13:55

• 003
  标题：pandas 数据类型之 DataFrame
  _{(浏览阅读 9.7k )}
  地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/124525814
  点赞：7 收藏：36 
  摘要：pandas 数据类型之 DataFrame_panda dataframe。
  首发：2022-05-01 13:20:17
  最后编辑：2022-05-08 08:46:13

• 004
  标题：个人信息提取(字符串)
  _{(浏览阅读 8.2k )}
  地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/124244618
  点赞：2 收藏：15 
  摘要：个人信息提取(字符串)_个人信息提取python。
  首发：2022-04-18 11:07:12
  最后编辑：2022-04-20 13:17:54

• 005
  标题：Python字符串居中显示
  _{(浏览阅读 7.6k )}
  地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/122163023
  评论：1

• 006
  标题：罗马数字转换器|罗马数字生成器
  _{(浏览阅读 7.5k )}
  地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/122592047
  摘要：罗马数字转换器|生成器。
  首发：2022-01-19 23:26:42
  最后编辑：2022-01-21 18:37:46

• 007
  标题：回车符、换行符和回车换行符
  _{(浏览阅读 6.0k )}
  地址：https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/123109488
  点赞：2 收藏：3 
  摘要：回车符、换行符和回车换行符_命令行回车符。
  首发：2022-02-24 13:10:02
  最后编辑：2022-02-25 20:07:40

• 截屏图片
  
    (此文涉及ChatPT，曾被csdn多次下架，前几日又因新发笔记被误杀而落马。躺“未过审”还不如回收站，回收站还不如永久不见。😪值此年底清扫，果断移除。留此截图，以识“曾经”。2023-12-31)

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