以前经常听说这道题，奈何自己一直比较讨厌算法题这种东西，所以一直没看过解答啥的。没想到今天为了找工作我也要刷 LeetCode 了。
不费话了，下面就开始记录我的解题思路以及看过的官方和网友的答案吧！
我的答案
首先，我想到的就是从前向后遍历，使用两个变量分别记录最长子字符串 longest 和当前遍历得到的字符串 curr：
/**
* Cerated by clearbug on 2018/2/22.
*/
public class Solution {
public static void main(String[] args) {
Solution solution = new Solution();
System.out.println(solution.longestSubstring1("abcabcbb"));
System.out.println(solution.longestSubstring1("bbbbb"));
System.out.println(solution.longestSubstring1("pwwkew"));
System.out.println(solution.longestSubstring1("c"));
System.out.println(solution.longestSubstring1("dvdf"));
}
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
return longestSubstring1(s).length();
}
/**
* 最简单方法，从前向后遍历；
*
* @param s
* @return
*/
public String longestSubstring1(String s) {
String longest = "", curr = "";
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
if (curr.contains(s.substring(i, i + 1))) {
if (curr.length() > longest.length()) {
longest = curr;
}
curr = curr.substring(curr.indexOf(s.substring(i, i + 1)) + 1) + s.substring(i, i + 1);
} else {
curr += s.substring(i, i + 1);
}
}
if (curr.length() > longest.length()) {
longest = curr;
}
return longest;
}
}
在基本思路的指导下还需完善下细节，然后提交，LeetCode 通过，也算是对得起列祖列宗了！
官方方法（一）：简单粗暴
简单粗暴的方法就是使用 Java 中 Set 数据结构的特性，实现一个 allUnique 方法，然后再做双层遍历求解，代码如下：
public class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int n = s.length();
int ans = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
for (int j = i + 1; j <= n; j++)
if (allUnique(s, i, j)) ans = Math.max(ans, j - i);
return ans;
}
public boolean allUnique(String s, int start, int end) {
Set<Character> set = new HashSet<>();
for (int i = start; i < end; i++) {
Character ch = s.charAt(i);
if (set.contains(ch)) return false;
set.add(ch);
}
return true;
}
}
官方方法（二）：滑动窗口
也是使用了 Java 中 Set 数据结构的特性求解，代码如下：
public class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int n = s.length();
Set<Character> set = new HashSet<>();
int ans = 0, i = 0, j = 0;
while (i < n && j < n) {
// try to extend the range [i, j]
if (!set.contains(s.charAt(j))){
set.add(s.charAt(j++));
ans = Math.max(ans, j - i);
}
else {
set.remove(s.charAt(i++));
}
}
return ans;
}
}
官方方法（三）：滑动窗口优化版
使用 Java 中 HashMap 数据结构的特性做优化，代码如下：
public class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int n = s.length(), ans = 0;
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>(); // current index of character
// try to extend the range [i, j]
for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) {
if (map.containsKey(s.charAt(j))) {
i = Math.max(map.get(s.charAt(j)), i);
}
ans = Math.max(ans, j - i + 1);
map.put(s.charAt(j), j + 1);
}
return ans;
}
}
官方方法（四）：终极优化
终极优化方法貌似就是使用数组作为直接存取表来优化查询速度了，代码如下：
public class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int n = s.length(), ans = 0;
int[] index = new int[128]; // current index of character
// try to extend the range [i, j]
for (int j = 0, i = 0; j < n; j++) {
i = Math.max(index[s.charAt(j)], i);
ans = Math.max(ans, j - i + 1);
index[s.charAt(j)] = j + 1;
}
return ans;
}
}