003-无重复字符的最长子串

题目

给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

示例 1：

xxxxxxxxxx
输入: "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：

xxxxxxxxxx
输入: "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：

xxxxxxxxxx
输入: "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。

思路

最直接的方式是滑动窗口，它的想法非常朴素：如果从索引 $i$ 到 $j - 1$ 之间的子字符串 $s_{ij}$ 已经被检查为没有重复字符。我们只需要检查 $s[j]$ 对应的字符是否已经存在于子字符串 $s_{ij}$ 中。

通过使用 HashSet 作为滑动窗口，我们可以用 $O(1)$ 的时间来完成对字符是否在当前的子字符串中的检查。

滑动窗口是数组/字符串问题中常用的抽象概念。 窗口通常是在数组/字符串中由开始和结束索引定义的一系列元素的集合，即 $[i, j)$。而滑动窗口是可以将两个边界向某一方向“滑动”的窗口。例如，我们将 $[i, j)$ 向右滑动 $1$ 个元素，则它将变为 $[i+1, j+1)$。

我们使用 HashSet 将字符存储在当前窗口 $[i, j)$（最初 $j = i$）中。 然后我们向右侧滑动索引 $j$，如果它不在 HashSet 中，我们会继续滑动 $j$。直到 $s[j]$ 已经存在于 HashSet 中。此时，我们找到的没有重复字符的最长子字符串将会以索引 $i$ 开头。如果我们对所有的 $i$ 这样做，就可以得到答案。

xxxxxxxxxx
def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        i = 0
        j = 0
        max_length = 0
        check = set()
        while (i < len(s) and j < len(s)):
            if s[j] not in check:
                check.add(s[j])
                j += 1
                max_length = max(max_length, j - i)
            else:
                check = set()
                i += 1
                j = i
        return max_length

事实上，上述方法还可以进一步优化，如果出现重复元素（$s[j]$ 已经存在于 HashSet 中）就直接将 $i$ 移动至 $s_{ij}$ 中 $s[j]$ 元素对应的位置之后，这样就可以不需要对每一个 $i$ 都进行上述操作了。

我的解答:

xxxxxxxxxx
def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        check = set()
        max_length = 0
        i = 0
        j = 0
        while (j < len(s)):
            if s[j] not in check:
                check.add(s[j])
                j += 1
                max_length = max(j - i, max_length)
            else: # 将 i 移动到重复元素之后
                check.remove(s[i])
                i += 1
        return max_length