【LeetCode】解题128：Longest Consecutive Sequence

最新推荐文章于 2021-10-25 17:26:13 发布

Fayedy

最新推荐文章于 2021-10-25 17:26:13 发布

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分类专栏： LeetCode 文章标签： leetcode hash 哈希表 java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fayedily/article/details/105606758

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该博客介绍了LeetCode第128题《最长连续序列》的解题方法，要求在O(n)的时间复杂度内完成。博主使用哈希表存储数组元素，通过遍历哈希表并避免重复访问，找到最长连续序列，更新最长长度。文章提供了具体的Java解决方案，并强调了优化点，如使用访问列表记录已处理元素，以及在发现无法超越当前最长序列时提前结束遍历。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

LeetCode解题 128：Longest Consecutive Sequence

Problem 128: Longest Consecutive Sequence [Hard]
解题思路
Solution (Java)

Problem 128: Longest Consecutive Sequence [Hard]

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

Your algorithm should run in O(n) complexity.

Example 1:

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

来源：LeetCode

解题思路

使用Hash表进行存储和查找。对于每个数字分别向左和向右扩展至最大长度，并更新maxLen。

具体思路：

首先将nums用Hash表存储。
遍历Hash表内元素，如果已经访问过则不再访问（说明该元素所在序列的长度已知）。
对于每个元素，分别向左和向右扩展，直到扩展的数不在nums内，计算连续长度并更新maxLen。
将当前元素和扩展到的元素都加入访问列表visited中。

减少执行用时的设计：

使用visited存储已经访问过的元素，防止重复访问。
在N - visited.size() <= maxLen时退出遍历，因为剩下未访问过的元素长度不可能再超过当前的maxLen。

因为Hash表中查找元素只需要 $O (1)$ 时间，每个元素只访问一次，因此时间复杂度为 $O (n)$ ，空间复杂度为 $O (n)$ 。

运行结果：
在这里插入图片描述
要点：哈希表

Solution (Java)

class Solution {
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        int N = nums.length;
        if(N < 2) return N;
        Set<Integer> elements = new HashSet<Integer>(Arrays.stream(nums).boxed().collect(Collectors.toList()));
        Set<Integer> visited = new HashSet<Integer>();
        int maxLen = 0;
        for(Integer num : elements){
            if(N - visited.size() <= maxLen) break;
            if(visited.contains(num)) continue;
            visited.add(num);
            int len = 1;
            int offset = 1;
            while(elements.contains(num - offset)){
                visited.add(num - offset);
                offset++;
            }
            len += offset - 1;
            offset = 1;
            while(elements.contains(num + offset)){
                visited.add(num + offset);
                offset++;
            }
            len += offset - 1;
            maxLen = Math.max(maxLen, len);
        }
        return maxLen;
    }
}