与えられた文字列の長男文字列を求めます

以前よくこの問題を聞きましたが、どうして自分はずっとアルゴリズムの問題が嫌いなので、ずっと解答を見たことがありません.今日は仕事を探すためにLeetCodeを使うとは思わなかった.話にならないで、次は私の解題の構想と見た公式とネットユーザーの答えを記録し始めましょう.
私の答え
まず、私が考えたのは、前から後ろに遍歴し、2つの変数を使用して長男文字列longestと現在遍歴した文字列currをそれぞれ記録することです.

/**
 * 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();
    }

    /**
     *      ，      ；
     *
     * @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;
    }
}

基本的な考え方の指導の下でまた細部を改善しなければならなくて、それから提出して、LeetCodeは通過して、列祖列宗にも申し訳ありません!
公式方法(一):簡単で乱暴
簡単で乱暴な方法はJavaの中のSetデータ構造の特性を使って、1つのallUnique方法を実現して、それから更に2層遍歴して解いて、コードは以下の通りです:

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 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;
    }
}

公式方法(二):スライドウィンドウ
JavaにおけるSetデータ構造の特性解も用いられており,コードは以下の通りである.

public class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int n = s.length();
        Set 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;
    }
}

公式方法(三):スライドウィンドウ最適化版
JavaにおけるHashMapデータ構造の特性を最適化し、コードは以下の通りである.

public class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int n = s.length(), ans = 0;
        Map 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;
    }
}

公式方法(四):究極の最適化
究極の最適化方法は、配列を直接アクセステーブルとして使用してクエリー速度を最適化するようです.コードは次のとおりです.

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;
    }
}

リファレンス

https://www.cnblogs.com/K-artorias/p/7665604.html

転載先:https://www.cnblogs.com/optor/p/8460026.html