滑动窗口 力扣3.

以下代码中的i = max(dic[s[j]], i) # 更新左指针 i是什么意思？为什么取max？

class Solution:
    def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int:
        dic, res, i = {}, 0, -1
        for j in range(len(s)):
            if s[j] in dic:
                i = max(dic[s[j]], i) # 更新左指针 i
            dic[s[j]] = j # 哈希表记录
            res = max(res, j - i ) # 更新结果
        return res

【以下回答由 GPT 生成】

首先解释代码中的i = max(dic[s[j]], i)的含义。在滑动窗口问题中，i表示当前子串的起始索引。当遇到重复字符时，我们需要将i移动到当前重复字符的下一个位置。为了确保i指向正确的位置，我们使用max(dic[s[j]], i)来判断当前字符上次出现的位置是否在当前子串范围内。如果在范围内，说明当前字符是重复字符，需要将i更新为它的下一个位置；如果不在范围内，说明当前字符是新字符，i不需要变化。

为什么要使用max函数进行比较呢？使用max函数可以确保i始终指向正确的位置。假设我们直接将i更新为dic[s[j]]，在遇到重复字符时，i会跳到它的上一次出现位置的下一个位置，而不是当前重复字符的下一个位置。通过使用max函数，我们可以将i更新为较大的值，即dic[s[j]]和i中的较大值，这样可以确保i始终指向当前子串的左边界。

滑动窗口问题是一类常见的字符串问题，通常用于解决寻找最长不重复子串、最小覆盖子串等问题。其核心思想是维护一个动态窗口，在遍历字符串过程中，通过调整窗口的大小和位置，来找到满足条件的子串。针对不同的问题，我们可以通过调整窗口的左右边界来解决。

例如，我们可以使用滑动窗口解决以下问题： 1. 最长不重复子串：给定一个字符串，找到其中没有重复字符的最长子串的长度。通过维护一个动态窗口，每次移动右指针并将遇到的字符加入窗口中，当遇到重复字符时，移动左指针，并更新最长子串的长度。 2. 最小覆盖子串：给定一个目标字符串和一个待匹配字符串，找到目标字符串中包含待匹配字符串中所有字符的最短子串。通过维护一个动态窗口，移动右指针并将遇到的字符加入窗口中，当窗口中包含了待匹配字符串中的所有字符时，尝试缩小窗口大小并更新最短子串的长度。 3. 字符串排列：给定一个字符串s和一个非空字符串p，判断s中是否存在一个排列是p的子串。通过维护一个动态窗口，每次移动右指针并将遇到的字符加入窗口中，当窗口大小超过p的长度时，尝试移动左指针并更新结果。

以上是滑动窗口问题的一些示例，通过调整动态窗口的大小和位置，我们可以解决不同的字符串问题。希望这些解释和示例能够帮助你理解滑动窗口问题和代码中的i = max(dic[s[j]], i)的含义。如果你有任何其他问题，请随时提问！

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