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 目录

问题描述

解题方法

方法一：暴力解法

解题思路

代码实现

复杂度分析

方法二：计数排序解法

解题思路

代码实现

复杂度分析

总结

问题描述

给定一个只包含小写字母的字符串 s，我们的目标是找到它的第一个不重复的字符，并返回该字符在字符串中的索引。如果字符串中不存在这样的字符，则返回 -1。

• 1 <= s.length <= 105
• s 只包含小写字母

例如：

• 对于字符串 "leetcode"，字符 'l' 是第一个不重复的字符，其索引为 0，所以应返回 0。

• 对于字符串 "loveleetcode"，字符 'v' 是第一个不重复的字符，其索引为 2，所以应返回 2。

• 对于字符串 "aabb"，不存在不重复的字符，所以应返回 -1。

解题方法

方法一：暴力解法

解题思路

暴力解法的核心思想是对字符串中的每个字符，都遍历整个字符串，检查是否存在与它相同的其他字符。如果在遍历过程中没有找到相同的字符，那么该字符就是第一个不重复的字符，返回其索引；如果遍历完所有字符都没有找到不重复的字符，则返回 -1。

代码实现

class Solution {
public:
    int firstUniqChar(string s) //暴力解法
    {
        int size = s.size();
        for (int i = 0; i < size; ++i)
        {
            int flag = 1;
            for (int j = 0; j < size; ++j)
            {
                if ((s[i] == s[j]) && (i != j))//如果有相同的字符，就结束这轮对比
                {
                    flag = 0;
                    break;
                }
            }
            if (flag == 1)//循环走完，标志没有被改变，说明没有相同的字符
                return i;
        }
        return -1;
    }
};

复杂度分析

• 时间复杂度：(O(n^2))，其中 (n) 是字符串的长度。因为对于每个字符，都需要遍历整个字符串来检查是否有重复。当字符串很大时，这种方式会暴露出极大的效率问题

• 空间复杂度：(O(1))，只使用了常数级的额外空间。

方法二：计数排序解法

解题思路

由于字符串只包含小写字母，小写字母一共有 26 个，我们可以使用一个长度为 26 的数组来记录每个字母在字符串中出现的次数。首先遍历字符串，统计每个字母的出现次数；然后再次遍历字符串，找到第一个出现次数为 1 的字母，并返回其索引；如果遍历完都没有找到，则返回 -1。

对于计数排序的详细讲解，可以参考我的另一篇文章：
【数据结构与算法】详解计数排序：小范围整数排序的最佳选择-云社区-华为云

代码实现

class Solution {
public:
    int firstUniqChar(string s) //计数排序解法
    {
        int count[26] = {0};//创建数组映射存储次数，初始化为 0
        int size = s.size();

        for (int i = 0; i < size; ++i)//第一次遍历，记录次数
        {
            ++count[s[i] - 'a'];
        }

        for (int i = 0; i < size; ++i)//第二次遍历，找到第一个只出现一次的字母
        {
            if (count[s[i] - 'a'] == 1)
                return i;
        }

        return -1;//走到这里说明不存在
    }
};

复杂度分析

• 时间复杂度：(O(n))，其中 (n) 是字符串的长度。需要遍历字符串两次，每次遍历的时间复杂度都是 (O(n))。

• 空间复杂度：(O(1))，因为只使用了一个长度为 26 的数组，无论字符串多长，额外空间都是常数级的。

总结

暴力解法虽然简单直接，但时间复杂度较高，对于较长的字符串效率较低；

而计数排序解法利用了字符串只包含小写字母的特点，通过额外的数组来记录字母出现的次数，将时间复杂度优化到了线性级别，在处理大规模数据时性能更优。

在实际应用中，满足数据量大且范围相对集中的情况，我们应该优先选择计数排序这种高效的解法

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