前端算法题 | 这道题效率最高的算法，你可能不知道？

寻找最长的不含有重复字符的子串

可能看标题不会明白这个题到底什么意思，来看看下面的例子：

• abcabcbb ➡ abc ➡ 3
• bbbb ➡ b ➡ 1
• pwwkew ➡ wke ➡ 3

看了栗子是不是明白了呢？

其实需求很简单，实现的方法也很多，不过在这里我要来写一种效率最高的算法，只需要一次循环就可解决：

function findNoRepeatMaxLenStr (str) {
  let lastPositions = {}
  let start = 0
  let maxLen = 0

  for (let i=0; i<str.length; i++) {
        const s = str[i]
        if (lastPositions[s] !== 'undefined' && lastPositions[s] >= start) {
              start = lastPositions[s] + 1
        }
        if (i - start + 1 > maxLen) {
              maxLen = i - start + 1
        }
    lastPositions[s] = i
  }
  return maxLen
}

// test
console.log(findNoRepeatMaxLenStr('abcabcbb'))  // 3

那么看完代码，请自己先胡思乱想一下，能看得懂不？
…

行了，看到这我就知道你没看懂，那么来解释一下吧。
思路是这样的，假如下面的图形是一个字符串，每个格子代表一个字符：

此时咱们开始使用 for 循环扫描整个字符串，当扫描到 x（x 代表任意位置的任意的字符串）的时候，那么咱们应该怎么做呢？

首先要记录一个 start 起始位置，当然一开始就是 0 了，那么 start 在循环中不仅仅只是表示字符串从 0 开始，还表示当前不含有最长重复子串的开始，那么咱们要做的事情就一件：保证从 start 到 x 之间没有重复的字符串，再说的通俗点就是看检查 start 到 x 之间有没有重复的 x 。

那么怎么做到检查这个动作呢?

这个时候 lastPositions 就派上用场了。当循环到 x 的时候，记录一下这个 x 最后一次出现的位置在哪里。

那么记录完毕之后，当进行检查 start 到 x 之间 是否有重复的 x 的时候，咱们就去问 lastPositions[x]，此时会有2种情况：

• 第一种情况是 x 从来没有出现过或者出现在了 start 之前；
• 第二种情况是 x 出现在 start 到 x 中间。

那么对于第一种情况，咱们不用去管。而第二种情况自然是不满足条件的情况了，此时，咱们就要更新 lastPositions[x]，将这个 x 的位置更新为 lastPositions[x] + 1。

总结下来就是：

• lastPositions[x] 不存在或 < start 满足条件，无需操作
• lastPositions[x] 存在并且 >= start 不满足条件，更新 lastPositions[x]++

那么在结合上面的代码，逻辑就清晰了，唯一有些绕圈圈的地方就是第二个 if 中的 +1 操作，原因就是字符串的索引是从 0 开始的，那么假如第一个为 x 满足条件，实际索引是0，那么长度应该是 0 + 1 = 1。

最后，这道算法题的出处来自：

https://leetcode.com/problems...

里面有各种各样的实现方法，可以作为参考。

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