3. 无重复字符的最长子串

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 * 10^4
• s 由英文字母、数字、符号和空格组成

滑动窗口，哈希表

哈希表记录窗口中每个字符的次数，如果添加了一个重复字符，则收缩左边界。

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        // 存储窗口（子串）中各个字符出现的次数
        Map<Character,Integer> window = new HashMap<>();
        // left 和 right 分别表示窗口的左右边界
        int left = 0;
        int right = 0;
        int res = 0;

        // while 循环通过右边界 right 遍历整个字符串。只有两个操作，移动边界和更新窗口。
        while (right < s.length()) {
            // 将右边界 right 所指向的字符 c 加入到窗口中
            char c = s.charAt(right);
            // 右边界无条件右移
            right++;
            // 更新哈希表中字符 c 的计数。
            window.put(c, window.getOrDefault(c, 0) + 1);

            // 如果刚刚添加了一个重复元素，此时要收缩窗口左边界，直到这个元素不再重复。
            while (window.get(c) > 1) {
                // 保存数据：记录下要移出的元素
                char d = s.charAt(left);
                // 收缩
                left++;
                // 更新哈希表中的数据
                window.put(d, window.get(d) - 1);
            }
            
            // 窗口中无重复元素之后，记录下当前窗口的长度，注意窗口的长度是 right - left，可以这么想，第一次窗口中只有一个字符 s.charAt(right)，但是 right++ 了，所以 right 在窗口的右边界右边一位。这行代码不能放在上面的while循环里，因为可能都不会进入那个while。
            res = Math.max(res, right - left);
        }
        return res;
    }
}

• 时间复杂度 O(N) ： 其中 N 为字符串长度。
• 空间复杂度 O(1)： 字符的 ASCII 码范围为 0 ~ 127，哈希表 dic 最多使用 O(128)=O(1) 大小的额外空间。