leetcode 128 最长连续序列 (Longest Consecutive Sequence)

本文介绍了一种使用哈希表实现O(n)时间复杂度的算法,用于寻找给定整数数组中最长的连续元素序列。通过示例详细解释了算法流程,并提供了具体的C++实现代码。

给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。

进阶:你可以设计并实现时间复杂度为 O(n) 的解决方案吗?

Given an unsorted array of integers nums, return the length of the longest consecutive elements sequence.

Follow up: Could you implement the O(n) solution?

Example 1:
Input: nums = [100,4,200,1,3,2]
Output: 4
Explanation: The longest consecutive elements sequence is [1, 2, 3, 4]. Therefore its length is 4.

Example 2:
Input: nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
Output: 9

链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-consecutive-sequence

解决思路:

因为要满足O(n)的时间复杂度,就考虑能否使用哈希表查找来进行处理,因为在哈希表中查找元素是常数级的时间复杂度。

本题是求数组中的数字连续的最长序列,采用map的key来存储vector中的数字,map的value来存储该元素有没有被计算过,初始化的value都为false。然后,遍历数组中的元素,对每个元素ele都在map中循环查找其ele+1和ele-1,直到find的结果为空为止,每找到一次length就递增,并需要将找到元素在map中的value值标记为true,代表该元素已经被计算过了,下次遍历可以直接跳过该元素。最后,我们需要采用longest来记录一下每次求的length中的最长的结果。

代码如下:

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) 
    {
        unordered_map<int, bool> map;
        int longest;

        for(auto& ele : nums)
        {
            map[ele] = false;
        }

        for(auto& ele : nums)
        {
            if(map[ele])
            {
                continue;
            }

            int length = 1;

            for(int j = ele + 1; map.find(j) != map.end(); j++)
            {
                map[j] = true;
                length++;
            }
            for(int j = ele - 1; map.find(j) != map.end(); j--)
            {
                map[j] = true;
                length++;
            }
            longest = length > longest ? length : longest;
        }

        return longest;
    }
};
### LeetCode128题 Python 解法 对于LeetCode128题——最长连续序列(Longest Consecutive Sequence),一种有效的解决方案是利用哈希表来实现。这种方法的时间复杂度为O(n)[^5]。 算法的主要思路是在遍历数组的同时,使用集合(set)存储所有的数。这样可以在常量时间内判断某个数值是否存在。为了找到最长的连续序列,针对每一个数字num,在集合中寻找num+1, num+2...直到找不到为止;同时也向负方向探索num-1, num-2...停止条件同样是遇到不存在于集合中的值。但是这种双向扩展的方式存在大量冗余计算,因为如果已经从较小的那个起点开始计算过一次完整的序列,则后续再碰到这个区间内的其他点时无需再次展开搜索。 优化后的策略是从仅从未被访问过的端点出发尝试构建可能存在的最大长度链路,并标记沿途经过的所有节点防止重复处理。具体做法如下: ```python def longestConsecutive(nums): longest_streak = 0 num_set = set(nums) for num in num_set: if num - 1 not in num_set: # 只有当当前数字是潜在序列最小值的时候才进入此逻辑 current_num = num current_streak = 1 while current_num + 1 in num_set: current_num += 1 current_streak += 1 longest_streak = max(longest_streak, current_streak) return longest_streak ``` 上述代码通过只对可能是新序列起始位置的元素执行内部循环,从而大大减少了不必要的运算次数[^5]。
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