[Python][Leetcode]用 Sliding Window 找最長無重複字元子字串

更新 發佈閱讀 6 分鐘

✨ 1. 題目說明(白話翻譯)

題目原文:

Given a string s, find the length of the longest substring without duplicate characters.

白話解釋如下:

✔ substring(子字串)

  • 必須是 連續 的字元
  • 不能跳著選

例如 "abcde"

  • "abc" 是 substring
  • "ace" 不是(字元不連續)

✔ without duplicate characters(不含重複字元)

  • 子字串裡每個字只能出現一次

例如 "abc"

"aba" ❌(因為 a 重複)


✔ 目標:回傳最長的子字串長度

例如:

輸入:

"abcabcbb"

最長無重複子字串是 "abc",長度是 3


✨ 2. 解題思維:為什麼需要 Sliding Window?

如果你用暴力法(兩層迴圈),

要檢查所有子字串 → O(n³),非常慢。

為了加速,我們希望做到:

✔ 每個字元只看一次

✔ 保持子字串無重複 ✔ 盡量延伸子字串,遇到重複再縮短

這就是 Sliding Window(滑動窗口) 的想法:

👉 用兩個指標 leftright 表示一個可變的窗口

  • right 一直向右走(擴張)
  • left 在出現重複字元時右移(縮小)

✨ 3. 最推薦的解法(Sliding Window + dict)

這是面試、比賽中公認最強、最易懂、最快的版本。


🧠 完整版 + 超詳細中文註解

def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
last = {} # 記錄每個字元「最後一次出現的位置」
left = 0 # 滑動窗口左邊界
max_len = 0 # 目前找到的最大長度

# right 是右指標(索引),ch 是該位置的字元
for right, ch in enumerate(s):

# 如果 ch 之前出現過,且位置不在左邊界左邊
# 表示這次的 ch 重複了!需要調整 left
if ch in last and last[ch] >= left:
left = last[ch] + 1 # 將 left 移到重複字元的下一格

# 更新字元最後出現的位置
last[ch] = right

# 計算目前窗口大小(right-left+1),並更新最大值
max_len = max(max_len, right - left + 1)

return max_len

📝 用例子理解流程:

以字串 "abcabcbb" 為例:

右指標 right 一直走

  • abc → 長度 3
  • 遇到重複 a → 左指標跳到之前 a 的下一格
  • 之後窗口變成 bca(仍是 3)
  • 最後答案:3

Sliding Window 完整保證:

✔ 永遠維持「不重複」

✔ 用最少的移動達到最快速度 ✔ 每個字元最多處理 2 次 → O(n)


✨ 4. 視覺化示意

滑動窗口表示連續子字串:

left →   0
right → 0

s = a b c a b c b b

[a]

right → 1
[a b]

right → 2
[a b c] ← 最大長度 3

right → 3 遇到 a 重複
→ left 跳到 1
[b c a] ← 長度仍是 3

...

最佳解法(Sliding Window + 字元最後出現位置)完整註解版

def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
last = {} # 字典 last 用來記錄每個字元最後一次出現的位置(index)
left = 0 # 滑動窗口左邊界,表示目前子字串的起點
max_len = 0 # 紀錄目前找到的最長「不重複子字串」的長度

# right 是滑動窗口右邊界,ch 是 s[right] 的字元
for right, ch in enumerate(s):

# 如果 ch 曾經出現過,而且它的最後出現位置在 left 右邊或重疊
# 代表目前 right 位置的 ch 與窗口中的某個字元重複
if ch in last and last[ch] >= left:
# 將 left 移動到上一個 ch 出現位置的下一個位置
# 這樣才會再次形成「不重複子字串」
left = last[ch] + 1

# 更新 ch 的最後出現位置為目前的 right
last[ch] = right

# 更新最大長度 → 窗口長度是 right - left + 1
max_len = max(max_len, right - left + 1)
# 回傳最長子字串長度
return max_len

測試驗證

raw-image

a = 'abcdefg',輸出皆無重複字串 長度是7

raw-image





留言
avatar-img
螃蟹_crab的沙龍
164會員
320內容數
本業是影像辨識軟體開發,閒暇時間進修AI相關內容,將學習到的內容寫成文章分享。 興趣是攝影,踏青,探索未知領域。 人生就是不斷的挑戰及自我認清,希望老了躺在床上不會後悔自己什麼都沒做。
你可能也想看
Thumbnail
債券投資,不只是高資產族群的遊戲 在傳統的投資觀念中,海外債券(Overseas Bonds)常被貼上「高資產族群專屬」的標籤。過去動輒 1 萬甚至 10 萬美元的最低申購門檻,讓許多想尋求穩定配息的小資族望而卻步。 然而,在股市波動劇烈的環境下,尋求穩定的美元現金流與被動收入成為許多投資人
Thumbnail
債券投資,不只是高資產族群的遊戲 在傳統的投資觀念中,海外債券(Overseas Bonds)常被貼上「高資產族群專屬」的標籤。過去動輒 1 萬甚至 10 萬美元的最低申購門檻,讓許多想尋求穩定配息的小資族望而卻步。 然而,在股市波動劇烈的環境下,尋求穩定的美元現金流與被動收入成為許多投資人
Thumbnail
透過川普的近期債券交易揭露,探討債券作為資產配置中「穩定磐石」的重要性。文章分析降息對債券的潛在影響,以及股神巴菲特的操作策略。並介紹玉山證券「小額債」平臺,如何讓小資族也能低門檻參與海外債券市場,實現「低門檻、低波動、固定收益」的務實投資方式。
Thumbnail
透過川普的近期債券交易揭露,探討債券作為資產配置中「穩定磐石」的重要性。文章分析降息對債券的潛在影響,以及股神巴菲特的操作策略。並介紹玉山證券「小額債」平臺,如何讓小資族也能低門檻參與海外債券市場,實現「低門檻、低波動、固定收益」的務實投資方式。
Thumbnail
解析「債券」如何成為資產配置中的穩定錨,提供低風險高回報的投資選項。 藉由玉山證券的低門檻債券服務,投資者可輕鬆入手,平衡風險並穩定財務。
Thumbnail
解析「債券」如何成為資產配置中的穩定錨,提供低風險高回報的投資選項。 藉由玉山證券的低門檻債券服務,投資者可輕鬆入手,平衡風險並穩定財務。
Thumbnail
相較於波動較大的股票,債券能提供固定現金流,而玉山證券推出的小額債,更以1000 美元的低門檻,讓學生與新手也能參與全球優質企業債投資。玉山E-Trader平台即時報價、條件式篩選與清楚的交易流程等特色,大幅降低投資難度,對於希望分散風險、建立穩定現金流的人來說,玉山小額債是一個值得嘗試的理財起點。
Thumbnail
相較於波動較大的股票,債券能提供固定現金流,而玉山證券推出的小額債,更以1000 美元的低門檻,讓學生與新手也能參與全球優質企業債投資。玉山E-Trader平台即時報價、條件式篩選與清楚的交易流程等特色,大幅降低投資難度,對於希望分散風險、建立穩定現金流的人來說,玉山小額債是一個值得嘗試的理財起點。
Thumbnail
這篇文章探討LeetCode第28題:在字串中查找子字串的第一次出現索引。文章說明瞭解題思路,並使用Python的字串切片方法(slicing)有效率地解決問題,包含範例、程式碼及效能考量。
Thumbnail
這篇文章探討LeetCode第28題:在字串中查找子字串的第一次出現索引。文章說明瞭解題思路,並使用Python的字串切片方法(slicing)有效率地解決問題,包含範例、程式碼及效能考量。
Thumbnail
Leetcode 28 解題思路與程式碼範例。文章詳細解釋瞭如何使用迴圈比較字串,找出目標字串在主字串中的第一次出現位置。也提到了使用 slicing strings 方法可以提升效率。
Thumbnail
Leetcode 28 解題思路與程式碼範例。文章詳細解釋瞭如何使用迴圈比較字串,找出目標字串在主字串中的第一次出現位置。也提到了使用 slicing strings 方法可以提升效率。
Thumbnail
對於剛學習Python的初學者,本文建議從Codewars開始,因為該平臺的題目難度比較適合新手,循序漸進,讓初學者能更快上手。在具備基本能力後,可轉向LeetCode進行更高難度的資料結構與演算法的練習,以提升解題速度和能力。
Thumbnail
對於剛學習Python的初學者,本文建議從Codewars開始,因為該平臺的題目難度比較適合新手,循序漸進,讓初學者能更快上手。在具備基本能力後,可轉向LeetCode進行更高難度的資料結構與演算法的練習,以提升解題速度和能力。
Thumbnail
請在表1查找每個月份和國家的交易數量及其總金額、已批准交易的數量及其總金額(如表2),結果可以以任何順序返回。 請使用下列三種語法查找: 1. MS SQL Server 查詢 2. MySQL 查詢 3. Pandas 查詢
Thumbnail
請在表1查找每個月份和國家的交易數量及其總金額、已批准交易的數量及其總金額(如表2),結果可以以任何順序返回。 請使用下列三種語法查找: 1. MS SQL Server 查詢 2. MySQL 查詢 3. Pandas 查詢
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News