【LeetCode-128】Longest Consecutive Sequence

本文介绍了一种解决LeetCode-128最长连续序列问题的方法,使用map映射存储数组元素,并通过查找每个元素的前后连续元素来确定最长连续序列的长度,确保算法复杂度为O(n)。

【LeetCode-128】Longest Consecutive Sequence

描述

输入一个乱序的连续数列,输出其中最长连续数列长度,要求算法复杂度为 O(n) 。

输入

54,55,300,12,56

输出

3

 

通常我们看有没有连续序列时 找某个数有没有的前后的数,比如看到55,我们会下意识找56,57...54,53...这道题做法也是这样。

我的做法是用map映射,键为列表中的每个数,值为1。然后遍历数组,比如数为55,找这个数的前后有没有map映射后值为1的,有的话sum++,为了防止重复遍历需要把遍历过的数的映射值改成-1。

class Solution
{
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums)
    {
        map<int, int>M;
        int len = nums.size(), ans = 0;
        for(int i = 0; i < len; i++)
            M[nums[i]] = 1;
        for(int i = 0; i < len; i++)
        {
            if(M[nums[i]] == -1) continue;
            int sum = 1, j = nums[i];
            while(1)
            {
                M[j] = -1;
                if(M[++j] == 1)
                {
                    sum++;
                    continue;
                }
                break;
            }
            j = nums[i];
            while(1)
            {
                M[j] = -1;
                if(M[--j] == 1)
                {
                    sum ++;
                    continue;
                }
                break;
            }
            ans = max(ans, sum);
        }
        return ans;
    }
};
posted @ 2018-09-02 11:11 LesRoad 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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