Leetcode (28) Longest Consecutive Sequence

本文介绍了一种在未排序整数数组中找到最长连续元素序列长度的算法。通过使用哈希表,该算法能在O(n)的时间复杂度内解决此问题,并提供了一个具体的C++实现示例。

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

For example,
Given [100, 4, 200, 1, 3, 2],
The longest consecutive elements sequence is [1, 2, 3, 4]. Return its length: 4.

Your algorithm should run in O(n) complexity.

本题要求从一个未排序的数组中找出最长连续元素的个数,本题最直观的解法是先排序再遍历,但是阅读过《算法导论》的同学都知道,任意基于比较的排序算法时间复杂度下限为 O(nlogn) ,而时间复杂度为 O(n) 的排序算法都是靠空间换时间的方法,要求数值范围较小,但根据题目我们并不知道数组中元素的数值范围是多少,因此这里不能使用线性排序算法。

说到空间换时间,这里可以通过hash table去辅助数组完成本题。

  1. 使用hash table 保存数组中的所有元素。
  2. 遍历数组,对第i个元素,使用hash table依次寻找 nums[i]+k(k=1,2,3,) 是否存在,直到不存在位置,得到连续元素个数 cnt1
  3. 遍历数组,对第i个元素,使用hash table依次寻找 nums[i]k(k=1,2,3,) 是否存在,直到不存在位置,得到连续元素个数 cnt2
  4. cnt1+cnt2>maxLen ,则 maxLen=cnt1+cnt2 。( maxLen 是第i个元素之前最长连续元素个数)

需要注意的是,对于每个遍历过的元素都要从 hash_table中删除,避免重复计数。做过TwoSum这道题的同学有没有发现这两题还是有类似的地方的呢?

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() == 1 || nums.empty())
            return nums.size();

        unordered_set<int> data;
        for(int i = 0; i != nums.size(); ++i)
            data.insert(nums[i]);

        int maxLen = 0;
        for(int i = 0; i != nums.size(); ++i)
        {
            data.erase(nums[i]);
            int cnt = 1;
            int value = nums[i] + 1;
            while ( data.find(value) != data.end() )
            {
                data.erase(value);
                cnt++;
                value++;
            }

            value = nums[i] - 1;
            while ( data.find(value) != data.end() )
            {
                data.erase(value);
                cnt++;
                value--;
            }

            if (cnt > maxLen)
                maxLen = cnt;
        }
        return maxLen;
    }
};
<think>好的,我现在需要帮助用户理解他们提供的C++代码段。首先,我会仔细阅读代码,看看它做了什么。 代码中有两个部分:首先声明了一个`unordered_set<int> num_set;`,然后遍历`nums`中的每个元素,将它们插入到`num_set`中。作者是力扣官方题解,可能这段代码是用于解决最长连续序列问题的。 用户可能想知道这段代码的作用以及它在特定问题中的用途。需要解释`unordered_set`的特点,比如快速查找、去重等。然后循环部分,将`nums`中的每个元素插入到集合中,这样可以去重,并为后续的查找操作做准备。 接下来要考虑用户可能的背景。可能是刚开始学习C++或者算法,对STL容器不熟悉。需要用简单易懂的语言解释,避免使用过多术语,但又要准确。比如,解释`unordered_set`是基于哈希表实现的,插入和查找的平均时间复杂度是O(1),这样在处理大量数据时效率高。 然后,这段代码可能出现在最长连续序列的问题中,比如LeetCode 128题。那个问题需要找到一个未排序数组中数字连续的最长序列的长度。通常的解法是先利用集合去重,然后遍历每个数字,检查是否是序列的起点,再逐次查找下一个数字是否存在。因此,这个`num_set`的创建是为了后续的查找操作,提高效率。 用户可能没有说明具体的应用场景,但根据代码来源,可以推测是用于这个问题。需要指出这段代码的作用是预处理数据,去重并存储在哈希集合中,以便快速查询。 另外,需要注意代码中的细节,比如循环中使用`const int& num`来避免不必要的拷贝,提高效率。虽然对于基本类型int来说,用不用引用区别不大,但这也是一种良好的编程习惯。 最后,要确保解释清晰,结构合理,先介绍代码的结构,再解释每个部分的作用,最后联系到实际问题中的应用,帮助用户全面理解。</think>这段代码的作用是**将数组 `nums` 中的所有元素存入一个哈希集合(`unordered_set`)中,实现去重和快速查找**。以下是逐行解析: --- ### 代码解析 ```cpp unordered_set<int> num_set; // 1. 声明一个无序集合(基于哈希表实现) for (const int& num : nums) { // 2. 遍历数组 nums 中的每个元素 num num_set.insert(num); // 3. 将 num 插入集合(自动去重) } ``` --- ### 关键点说明 1. **`unordered_set` 的特性**: - **去重**:若 `nums` 中有重复元素,集合中只会保留一个。 - **快速查找**:基于哈希表实现,插入和查找的平均时间复杂度为 $O(1)$。 - **无序存储**:元素不按顺序存储(与 `set` 不同)。 2. **循环的作用**: - 将数组 `nums` 的每个元素存入集合,为后续操作(如“检查某个值是否存在”)做准备。 --- ### 典型应用场景(如 LeetCode 128. 最长连续序列) 在这类问题中,这段代码常用于: 1. **去重**:避免重复元素干扰连续序列的计算。 2. **快速查询**:后续通过 `num_set.count(num+1)` 等操作,快速判断某个值是否存在,从而统计连续序列长度。 --- ### 代码对比:为什么用 `unordered_set` 而不是其他容器? | 容器 | 特点 | |------------------|---------------------------------------------------------------------| | `vector` | 不去重,查找效率低($O(n)$) | | `set` | 自动排序,但插入和查找效率为 $O(\log n)$ | | `unordered_set` | 无序,但插入和查找效率最高($O(1)$),**最适合当前需求** | --- ### 示例说明 假设输入 `nums = [3, 1, 2, 2, 4]`,执行代码后: - `num_set` 中的内容为 `{1, 2, 3, 4}`(去重且无序存储)。 - 后续可通过 `num_set.find(3)` 快速判断数字 `3` 是否存在。 --- ### 总结 这段代码是**预处理数据的常见操作**,核心目的是通过哈希集合实现: 1. 去重 2. 为后续高频查找提供 $O(1)$ 时间复杂度的支持
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