问题描述：
给定一个字符串，找出不含有重复字符的最长子串的长度。
示例：
给定 "abcabcbb" ，没有重复字符的最长子串是 "abc" ，那么长度就是3。
给定 "bbbbb" ，最长的子串就是 "b" ，长度是1。
给定 "pwwkew" ，最长子串是 "wke" ，长度是3。请注意答案必须是一个子串，"pwke" 是 子序列 而不是子串。
思路与分析：
1.brute-force的暴力方法：
思路：
枚举字符串的所有子串，判断每一个子串是否含有重复字符，若不含，计算当前的最优解ans = max(ans, len(s'))
复杂度：
判断是否含有重复字符需要用O(n)时间遍历子串；
生成子串 s(i,j) 的个数：每固定一个i，对应的 j 取值在 i+1 ~ j 之间， 子串总数为O(n^2)
故复杂度为O(n^3)
用这种算法实现的code在提交后会提示Timeout，必须进行优化
2.滑窗法+Hash Table
思路：
用字典来存储子串的元素：newset = {}
分别用i, j作为左右边界，拿来框住字符串从i到j那一段，想象这样的一个滑动的窗口，随着i、j的移动而滑动；我们就这样用 [ i, j ) 来表示字符串s的子串s(i , j)，不必枚举所有子串，只需判断当前元素是否包含在滑窗中。
初始时i = j = 0，顺序扫描字符串s，判断当前元素 s[ j ] 是否包含在字典中：若包含，则 i ++， 相当于缩小滑窗，直到当前元素不再出现在滑窗中，同时删除字典中key为 s[ i ] 的元素；若不含，则 j ++，相当于当前元素加入滑窗中，同时将它加入字典。
同样的，每次纳入新元素时，求当前最优解 ans = max(ans, j - i)。
注意：为什么要使用字典？这是为了提高这一步的效率：判断当前元素是否包含在子串中
用列表或者字符串来存储元素时，每次查询操作都要O(n)的时间，这就造成了低效；Python的字典实质上是哈希表 ( Hash Table )，查询操作只需O(1)时间，这样就能优化算法了。
复杂度：
遍历字符串需要O(n)时间，遍历每个字符时的查询操作需要O(1)时间；
故复杂度为O(n)。
代码实现（Python）:
class Solution(object):
def lengthOfLongestSubstring(self, s):
"""
:type s: str
:rtype: int
"""
n = len(s)
i, j, ans = 0, 0, 0
newset = {}
while j < n:
if s[j] not in newset:
newset[s[j]] = 0
j += 1
ans = max(ans, j-i)
else:
del newset[s[i]]
i += 1
return ans