返回最长不重复子串是一个常见的编程问题，需要找出给定字符串中最长的不包含重复字符的子串，并返回该子串的长度。在Python中，可以通过滑动窗口算法来解决这个问题。
一、滑动窗口算法
滑动窗口算法是一种解决字符串或数组中子串或子数组问题的有效方法。它通过维护一个窗口来解决问题，窗口通常是一个区间，可以是滑动的或固定大小的。在返回最长不重复子串问题中，我们需要维护一个窗口，窗口中的字符串不包含重复字符，并且窗口的长度要最大。
算法的思路如下：
def lengthOfLongestSubstring(s: str) -> int:
if not s:
return 0
left = 0
max_len = 0
visited = {}
for right in range(len(s)):
if s[right] in visited and visited[s[right]] >= left:
left = visited[s[right]] + 1
visited[s[right]] = right
max_len = max(max_len, right - left + 1)
return max_len
在上述代码中，我们使用了一个字典（visited）来存储每个字符的最后一次出现的位置。left表示窗口的左边界，max_len表示当前最长不重复子串的长度。我们遍历输入字符串，如果当前字符在visited中已经存在，并且它的位置大于等于left，则更新left的位置为visited[s[right]] + 1，表示将窗口的左边界移动到重复字符的下一个位置。然后更新visited[s[right]]的值为right，表示更新当前字符的最后一次出现的位置。最后计算当前窗口的长度并与max_len比较，取较大值作为新的max_len。
二、时间复杂度分析
滑动窗口算法的时间复杂度是O(n)，其中n是输入字符串的长度。在遍历输入字符串的过程中，我们只需要检查每个字符一次，并且将其插入或更新visited字典。因此，算法的时间复杂度是线性的。
三、空间复杂度分析
滑动窗口算法的空间复杂度是O(k)，其中k是字符串中不重复字符的个数。我们需要使用一个字典来存储每个字符的最后一次出现的位置，字典的大小与不重复字符的个数相关。在最坏情况下，输入字符串中的所有字符都不相同，因此空间复杂度是O(n)。
四、总结
通过滑动窗口算法，我们可以高效地找到给定字符串中最长的不重复子串。该算法的时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(k)，其中n是字符串的长度，k是不重复字符的个数。因此，该算法是解决返回最长不重复子串问题的一种有效方法。