对应LeetCode题
题目：

在主串中要求不重复的子串的长度，首先想到的就是滑动窗口。但是想如何滑动是非常关键的。

我考虑用空间来换取时间。

定义不重复子串的开始位置为 start，结束位置为 end
随着 end 不断遍历向后，会遇到与 [start, end] 区间内字符相同的情况，此时将字符作为 key 值，获取其 value 值，并更新 start，此时 [start, end] 区间内不存在重复字符
无论是否更新 start，都会更新其 map 数据结构和结果 ans。
时间复杂度：O(n)

说明：ans是子串不含重复字符的最大长度。start和end为滑动窗口的左右两端。
第一步：

第二步：

第三步：

第四步：

第五步：

第六步：

第七步：

个人觉得这个算法巧妙的地方：
1.滑动窗口能够避免重复字符的出现，而它重新开始计算子串长度时，又能够从没有重复字符的位置开始匹配。而设置Map就能够解决这一问题。例如第五步到第六步，w从记录上一次出现的长度为3处，而当记录子串时又遇到了w，则从下标3开始计数，完美地避过了重复的字符。
2.在处理滑动窗口的最左边界时，有start=Math.max(map.get(ch),start);进行处理。它能够避免重新从已经计算过在不重复子串的长度处开始再次计算。例如字符串“pwwkewp”，当没有start=Math.max(map.get(ch),start);时，它会从第一个w处又要开始记录，虽然不比较也没错，但是加了max对两者进行比较实则大大优化了算法的效率。
3.再次感受到Map对于处理一个key对应一个value值的方便之处。

class Solution {
    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        int len = s.length();
        Map<Character,Integer> map = new HashMap<>();
        int ans = 0;
        for(int start=0,end=0;end<len;end++) {
            char ch = s.charAt(end);
            if(map.containsKey(ch)) {
                start=Math.max(map.get(ch),start);
            }
            ans=Math.max(ans,end-start+1);
            map.put(ch,end+1);
        }
        return ans;
    }
}

对此算法还有不懂的可以私信交流讨论。