给定一个字符串，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: "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: "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: "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。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-substring-without-repeating-characters
首先能想到的一种方法是暴力破解法，即嵌套for循环来找到每一个不重复的子串，一一比较得出最后的值,代码如下：
解法一：暴力三层for循环
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int max=0;
for(int i=0;i<s.length();i++){
for(int j=i+1;j<=s.length();j++){
if(isUnique(s,i,j)){
max=Math.max(j-i,max);
}
}
}
return max;
}
public boolean isUnique(String str,int start,int end){
Set<Character> set=new HashSet<>();
for(int i=start;i<end;i++){
Character c=str.charAt(i);
if(set.contains(c))return false;
set.add(c);
}
return true;
}
这个算法肯定能求解，但是效率太低了，时间复杂度是O(n^3),非常吓人，提交上去leetcode直接提示超出时间了
下面我们对此方法进行优化，我们边循环边将已经遍历过的元素存入一个set集合当中，一旦发现下一个元素已经存在于set中，则停止往下查找，拿到set的size跟当前的max比较，得到max，以此递归下去，这样就能更快的我们要的结果，代码如下：
解法二：滑动窗口法
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int max=0;
int strLength=s.length();
int i=0,j=0;
Set<Character> set=new HashSet<>();
while(i<strLength&&j<strLength){
if(!set.contains(s.charAt(j))){
set.add(s.charAt(j++));
max=Math.max(max,j-i);
}else{
set.remove(s.charAt(i++));
}
}
return max;
}
上述算法其实还有可以改进的地方，set在滑动的时候只是一个一个的往后滑动，实际上多走了好几步，因为当1-4不重复，而第3个和第五个相同时，我们大可以直接从第四个开始重新滑动窗口，这样就大大减少了很多多余计算，具体代码如下：
解法三：优化滑动窗口
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
int n = s.length(), ans = 0;
Map<Character, Integer> 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;
}
