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
    
      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
    
      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
    
      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;    }}

参考