在这个系列的博客中，我们根据LeetCode官方给出的每个题目的出现频率，整理并收录了每个类别里高频出现的题目，从简单到中等再到困难，为你提供解题技巧和最佳实践。我们将介绍常见的算法思想，如贪心算法、动态规划、回溯算法等，希望能帮助你提高算法水平，成为你进入人工智能行业敲门砖。

3. 无重复字符的最长子串（难度3/频率5）

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 = "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。

解题思路

该题是面试频率最高的一题，关于字符串的处理大家一定要好好掌握。注意本题是求最长子串，不是对字符串去重。这道题主要用到思路是：滑动窗口，建议做本题前，先看看我的往期题目的题解：

100道高频LeetCode算法图文题解，滑动窗口之最小长度子数组

什么是滑动窗口？所谓滑动窗口，就是不断的调节子序列的起始位置和终止位置，从而得出我们要想的结果。

在本题中实现滑动窗口，主要确定如下三点：

• 窗口内是什么？
• 如何移动窗口的起始位置？
• 如何移动窗口的结束位置？

1）窗口内维护的是一个没有重复字符的队列，比如例题中的 abcabcbb，进入这个队列（窗口）为 abc 满足题目要求，当再进入 a，队列变成了 abca，这时候不满足要求。所以，我们要移动这个队列！

2）移动窗口的起始和结束位置，我们只要把队列的左边的元素移出就行了，直到满足题目要求！一直维持这样的队列，找出队列出现最长的长度时候，求出解！

class Solution:    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:    # 第一步，边界条件判断        if not s: return 0        # 第二步，定义窗口和初始化窗口长度为0        window_table = set()  i, j = 0, 0res = 0# 第三步，循环遍历判断并调整滑动窗口的左右边界while j < len(s):        if s[j] not in window_table:            window_table.append(s[j])j += 1res=max(res, j-i+1)   else:            window_table.remove(s[i])i += 1return res

题目总结

滑动窗口是我们常见的面试问题，整理了滑动窗口的相关题目，大家可以自己做做：

3. 无重复字符的最长子串

30. 串联所有单词的子串

76. 最小覆盖子串

159. 至多包含两个不同字符的最长子串

209. 长度最小的子数组

239. 滑动窗口最大值

567. 字符串的排列

632. 最小区间

727. 最小窗口子序列