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Longest Substring Without Repeating Characters（无重复字符的最长子串），其内容如下：
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。仔细阅读题目，要求是在给定的字符串中找到最长的无重复字符子串，题目给了三个示例，已经很明白的说明了要求。下面我们就思考如何解决这个问题。对于我们来说，给定一个字符串，如示例1中“abcabcbb”，如何寻找最长无重复子串呢？肯定要从给定的字符串起点开始向后遍历，一直遇到已经出现过的字符，如a,b,c,a，这时又出现a，出现了重复字符，我们可以记录当前的最长子串长度为3。
在示例1中，第一次出现的重复字符是a，是在当前记录子串的第1位，我们不妨假设一下，如果出现的字符不是a而是b或c呢？
可以看到，这样三种情况已经包含了重复字符出现的所有位置，针对更长的子串也是这样，就是开头、中间和尾部三种情况。但不论重复字符出现在哪个位置，它都表示当前记录子串的结束。而对于出现的重复字符位置，其实可以归结为一种情况，可以将其看做为寻找下一子串的起点。
按照上面的思路，编写了如下代码：
class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: # 记录当前子串的长度 length = 0 # 记录当前无重复字符最长子串的长度 maxlen = 0 # 遍历字符串 for i in range(len(s)): # 设定当前子串长度为1 length = 1 # 从指定起始位置开始遍历 for j in range(i+1, len(s)): # 如果当前字符重复字符 if s[j] in s[i:j]: # 指定下一子串遍历位置，跳出循环 i += (s[i:j].index(s[j])+1) break # 不是重复字符 else: # 当前子串长度加1 length += 1 # 记录最大长度 if length > maxlen: maxlen = length return maxlen运行结果：
感觉我们的方法还是可以的啊，但是为什么速度这么慢？还是算法有问题吗。所以赶紧找网上的大神博客看一下，LeetCode官方也提供了题解。官方题解
看了之后，我们的方法可以称之为滑动窗口。而且我们的算法还可以进一步优化。当我们遇到重复字符之后，我们得到了下一子串的起点位置，但是我们并不需要在从起点位置进行遍历，因为我们可以确定在起点到当前重复字符之间没有其他重复字符，所以我们可以直接从重复字符位置作为向后遍历的起点。
修改代码：
class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: # 记录当前无重复字符最长子串的长度 maxlen = 0 i = 0 # 遍历字符串 for j in range(0, len(s)): # 出现重复字符 if s[j] in s[i:j]: # 指定下一子串遍历起点位置 i += (s[i:j].index(s[j])+1) # 无重复字符 else: # 更新最大长度 maxlen = max(maxlen, j-i+1) return maxlen在代码中，我们去掉了最外层循环，原来的内层循环使用相对位置现在变为绝对位置，改变了最大长度值的更新方式。
运行结果：
还是要多学习别人的方法，这样的写出来的代码颜值高而且有内涵。
这道Longest Substring Without Repeating Characters的解法就介绍到这里。
以上。
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