题型识别#

当右指针加入新字符后，如果出现重复，就移动左指针直到窗口重新合法。窗口每次合法时，用长度更新答案。

遇到类似题时，我会先写一句话解释输入、输出和约束，再决定用什么结构。只要这一步说不清，直接写代码大概率会在边界条件上出错。

核心写法#

1
def length_of_longest_substring(s):
2
    seen = {}
3
    left = 0
4
    ans = 0
5
    for right, ch in enumerate(s):
6
        if ch in seen and seen[ch] >= left:
7
            left = seen[ch] + 1
8
        seen[ch] = right
9
        ans = max(ans, right - left + 1)
10
    return ans

边界样例#

• 空输入或只有一个元素时，答案应该是什么。
• 元素重复时，比较关系是否仍然成立。
• 结果需要下标、长度、数量，还是具体路径。
• 时间复杂度能不能从每个元素处理次数解释出来。

复盘#

复盘时要看左指针是否只向右移动。只要每个字符最多进窗口一次、出窗口一次，整体复杂度就是 O(n)。

最小验收样例#

我会至少准备三个样例：一个普通样例，一个边界样例，一个专门卡比较条件的样例。算法代码最怕只过了题目给的样例，却没有覆盖空输入、重复元素或极端顺序。

写完后不要只看答案，还要能解释每一步状态为什么变化。只要能把状态变化讲清楚，换一个题面时就不容易机械套错模板。

小结#

滑动窗口处理最长无重复子串 的练习重点，是把固定套路拆成可解释的判断。能说明为什么这样维护状态，才算真正掌握。