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 = “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: 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。
提示：
0 <= s.length <=
5
∗
10
4
5 * 10^4
5∗104
s 由英文字母、数字、符号和空格组成
知识点：
滑动窗口、哈希表、字符串
根据官解，有以下结论：
①一旦涉及出现次数 ，就需要使用哈希表。
字符串类型的题：key=字符，value=出现次数
②一旦涉及子串，通常能通过滑动窗口进行动态扩张
解：
首先，对空字符串进行处理，直接返回0，提高效率。
然后，定义变量max存储最长子串的长度。定义一个HashMap，存储每个字符在字符串中出现的下标。此外，定义一个start变量，表示滑动窗口的起始下标。
接着，for循环遍历整个字符串，通过s.charAt(i)获取当前遍历的字符。
在for循环内：
1、若当前遍历的字符没在map中，那么通过map.put(s.charAt(i), i);将当前字符加入map，能保证滑动窗口内无重复字符，这里键值对的value=i，表示的是当前遍历的字符的下标。
2、若当前遍历的字符在map中，我们要进行if-else判断：
①若当前遍历的这个重复字符，目前在滑动窗口内，则移动滑动窗口的左边界start到当前遍历的字符的下一个位置。原因是：既然重复的字符在滑动窗口内，如果左边界还是在滑动窗口内的这个字符的位置，或者是滑动窗口内的这个字符的左侧，整个滑动窗口还是重复的，没有必要这么做，因此我们直接让start移动到map.get(s.charAt(i)) + 1的位置。
这里以测试样例3说明原因中的第一点。第二点根据文字描述即可想象出情况，就不例举了。
②若当前遍历的这个重复字符，在滑动窗口前面，则不处理。因为我们看的就是滑动窗口内的情况，不考虑滑动窗口外的情况。
在上面的重复字符处理结束后，通过map.put(s.charAt(i), i);将当前字符加入map。
最后，我们通过Math.max(max, i - start + 1)获取每次滑动窗口遍历的最长子串的长度。
最终返回max变量。
class Solution {
public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
//空字符串直接返回
if (s.length() == 0) {
return 0;
}
//最长子串长度
int max = 0;
//HashMap存储每个字符出现在字符串中的下标
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
//滑动窗口起始下标
int start = 0;
//end = i: 隐式表示滑动窗口结束下标
//遍历字符串的每个字符
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
//已出现过当前遍历的字符
if (map.containsKey(s.charAt(i))) {
//若当前遍历的这个重复字符，目前在滑动窗口内，则移动start到这个重复字符的下一个位置
if (map.get(s.charAt(i)) >= start && map.get(s.charAt(i)) <= i) {
start = map.get(s.charAt(i)) + 1;
}
//若当前遍历的这个重复字符，在滑动窗口前面，则不处理
else if (map.get(s.charAt(i)) < start) {
start = start;
}
}
//将当前遍历字符加入map
//1.当前遍历字符不在map中，则滑动窗口内必无重复字符
//2.当前遍历字符在map中，而此时已完成滑动窗口边界的处理，此时字符也不会在滑动窗口中重复出现
map.put(s.charAt(i), i);
//获取当前子串的长度
max = Math.max(max, i - start + 1);//数组下标从0开始，则子串长度需要加1
}
return max;
}
}
引用：
- java遍历String字符串的方法
