一、题目描述

给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

示例 1:

输入: s = “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:

输入: s = “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:

输入: s = “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。

提示：

0 <= s.length <= 5 * 104
s 由英文字母、数字、符号和空格组成

二、题目分析&解题思路

2.1 暴力法

先没有做题思路，老规矩，先试试暴力法：
在这里插入图片描述
这里发现，我们只要发现了重复的字符后面的就可以不继续罗列了，例如上图，我们只需要拿到，pw、wke 即可

2.1.1暴力法代码示例：

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        if(s.size() <= 1)
        {
            return s.size();//注意边界值
        }
        int left = 0;
        int imax = 0;//最大的长度
        while(left < s.size())
        {
            int itemp = left;
            string strTemp = "";
            while(itemp < s.size())
            {
                if(strTemp.find(s[itemp])!=string::npos)
                {
                    if(imax < strTemp.size())
                    {
                        imax = strTemp.size();
                    }
                    strTemp = "";
                    break;//遇到有重复的直接break 即可
                }
                else
                {
                    strTemp+=s[itemp];
                }
                itemp++;
            }
            if(!strTemp.empty())//最后一次结果
            {
                if(imax < strTemp.size())
                {
                    imax = strTemp.size();
                }
            }
            left++;
        }
        return imax;//最大长度
    }
};

运行结果：
在这里插入图片描述
居然过了，但是可以看击败 9.90% 就有点鸡肋了，O(n^2) 的时间复杂度的确有点太拉了，我们再试试看有没有别的方法：

2.2 滑动窗口法：

换种思路：
在这里插入图片描述
这里我们遍历到 pww 之后发现 w 重复，那么则需要将左侧的 p、w依次删除掉，直到不重复为止。
继续：

这其实就是滑动窗口的思想，一个窗口从左至右选择，遇到重复的就将窗口左侧的字符删除掉，保证窗口内的是不重复的，并且将每次的结果记录下来即可。

2.2.1滑动窗口代码示例：

class Solution {
public:
    int lengthOfLongestSubstring(string s) {
        int max = 0;
        unordered_set<char> unSet;//unordered_set无序性与键值唯一性
        int left = 0;
        for(int i = 0; i < s.size();i++)
        {
            while(unSet.find(s[i]) != unSet.end())
            {
                unSet.erase(s[left]);//删除最左侧元素
                left++;
            }
            if(max < i-left+1)//记录最大值
            {
                max = i-left+1;
            }
            unSet.insert(s[i]);
        }
        return max;
    }
};