Постановка задачи
Дана строка s
, нужно найти длину самой длинной подстроки без повторяющихся символов.
Подход к решению
Для решения этой задачи мы воспользуемся техникой "скользящего окна". Суть подхода в том, чтобы использовать два указателя, которые будут представлять текущую подстроку, и множество для отслеживания уникальных символов. Если встречаем повторяющийся символ, сдвигаем левый указатель вправо до тех пор, пока не удалим повторяющийся символ из множества.
Алгоритм
- Инициализируем переменные:
res
для хранения максимальной длины подстроки,left
для начала окна иseen
для уникальных символов. - Проходим по строке с помощью правого указателя:
- Если символ под правым указателем уже в
seen
, сдвигаем левый указатель вправо, удаляя символы изseen
, пока не уберем повторяющийся символ. - Добавляем текущий символ под правым указателем в
seen
. - Обновляем
res
, если текущая длина окна больше текущего максимума.
- Если символ под правым указателем уже в
- Возвращаем результат.
Код решения
class Solution:
def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
res = 0
left = 0
seen = set()
for right in range(len(s)):
right_char = s[right]
while right_char in seen:
left_char = s[left]
seen.remove(left_char)
left += 1
seen.add(right_char)
res = max(res, right - left + 1)
return res
Объяснение кода
-
Инициализация переменных:
-
res
хранит максимальную длину подстроки без повторяющихся символов. -
left
указывает на начало текущего окна. -
seen
хранит уникальные символы текущего окна.
-
-
Итерация по строке:
- Цикл
for
итерирует по каждому символу строки, используя указательright
.
- Цикл
-
Обнаружение повторяющихся символов:
- Внутри цикла
while
проверяем, есть ли текущий символ в множествеseen
. Если да, то удаляем символ под левым указателем из множества и сдвигаем левый указатель вправо.
- Внутри цикла
-
Добавление уникального символа:
- После удаления всех повторяющихся символов из текущего окна, добавляем текущий символ в множество
seen
.
- После удаления всех повторяющихся символов из текущего окна, добавляем текущий символ в множество
-
Обновление результата:
- Вычисляем длину текущего окна и обновляем
res
, если текущая длина больше.
- Вычисляем длину текущего окна и обновляем
-
Возвращение результата:
- По завершении цикла возвращаем максимальную длину подстроки без повторяющихся символов.
Визуализация решения
Рассмотрим строку s = "pwwkew"
и визуализируем шаги решения задачи, показывая текущее состояние скользящего окна.
Шаги выполнения:
Итерация 0:
- Текущий символ: p
- Окно: [p]wwkew
- seen: set()
- Длина окна: 1
- Окно после обновления результата: [p]wwkew
- Текущий максимум: 1
Итерация 1:
- Текущий символ: w
- Окно: [pw]wkew
- seen: {'p'}
- Длина окна: 2
- Окно после обновления результата: [pw]wkew
- Текущий максимум: 2
Итерация 2:
- Текущий символ: w
- Окно: [pww]kew
- seen: {'w', 'p'}
- Длина окна: 3
- Сокращение окна:
- left: 1
- Окно после сокращения: p[ww]kew
- seen: {'w'}
- Длина окна: 2
- Сокращение окна:
- left: 2
- Окно после сокращения: pw[w]kew
- seen: set()
- Длина окна: 1
- Окно после обновления результата: pw[w]kew
- Текущий максимум: 2
Итерация 3:
- Текущий символ: k
- Окно: pw[wk]ew
- seen: {'w'}
- Длина окна: 2
- Окно после обновления результата: pw[wk]ew
- Текущий максимум: 2
Итерация 4:
- Текущий символ: e
- Окно: pw[wke]w
- seen: {'w', 'k'}
- Длина окна: 3
- Окно после обновления результата: pw[wke]w
- Текущий максимум: 3
Итерация 5:
- Текущий символ: w
- Окно: pw[wkew]
- seen: {'w', 'k', 'e'}
- Длина окна: 4
- Сокращение окна:
- left: 3
- Окно после сокращения: pww[kew]
- seen: {'k', 'e'}
- Длина окна: 3
- Окно после обновления результата: pww[kew]
- Текущий максимум: 3
Асимптотическая сложность
- Сложность по времени: O(n). Каждый символ строки добавляется и удаляется из множества не более одного раза.
- Сложность по памяти: O(min(n, m)), где n - длина строки, m - размер алфавита.
Этот алгоритм является эффективным решением задачи с использованием техники "скользящее окно", что позволяет обрабатывать строку за линейное время и сохранять уникальные символы подстроки.
Top comments (0)