[C++]Leetcode128.最长连续序列

该博客介绍了一个在O(n)时间复杂度内解决寻找未排序整数数组中最长连续序列长度的问题。通过使用哈希表存储数组元素,遍历哈希表并检查每个元素的连续序列来实现。当找到一个没有前驱元素的数字时,开始计数并更新最长连续序列的长度。算法关键在于利用哈希表避免重复检查并有效地找到连续序列。

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128.最长连续序列

题目:给定一个未排序的整数数组,找出最长连续序列的长度。
要求算法的时间复杂度为 O(n)。

示例: 输入: [100, 4, 200, 1, 3, 2] 输出: 4
解释: 最长连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) 
    {
        unordered_set<int> mp;//构建哈希表
        for(int n : nums)
        {
            mp.insert(n);
        }

        int longestStreak = 0;
        for(int num:mp)
        {
            //如果比当前元素小的值不存在,则可以进行查找和累加,避免了重复操作
            if(!mp.count(num-1))
            {
                int currStreak = 1;
                int currNum = num;
                //比当前数字大1,则可以累加长度
                while(mp.count(currNum + 1))  // 这一步要注意!!!!
                {
                    currNum += 1;
                    currStreak += 1;
                }
                //求当前步骤和上一步的最大值
                longestStreak = max(longestStreak, currStreak);
            }
        }
        return longestStreak;
    }
};

LeetCode(力扣)上,有一个经典的算法题目叫做“最长连续序列”(Longest Continuous Increasing Subsequence),通常用C++或其他编程语言进行解答。这个题目的目的是找到一个给定整数数组中的最长递增子序列。递增子序列是数组中的一段连续元素,它们按顺序严格增大。 这里是一个简单的C++解决方案思路: ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: int longestContinuousIncreasingSubsequence(vector<int>& nums) { if (nums.empty()) return 0; // 避免空数组的情况 int n = nums.size(); vector<int> dp(n, 1); // dp[i] 表示以nums[i]结尾的最长递增子序列长度 int max_len = 1; // 初始化最长递增子序列长度为1 for (int i = 1; i < n; ++i) { // 遍历数组,从第二个元素开始 if (nums[i] > nums[i-1]) { // 如果当前元素比前一个大 dp[i] = dp[i-1] + 1; // 更新dp值,考虑加入当前元素后的增长长度 max_len = max(max_len, dp[i]); // 检查是否更新了最长子序列长度 } } return max_len; // 返回最长连续递增子序列的长度 } }; ``` 在这个代码中,我们使用了一个动态规划(Dynamic Programming)的方法,维护了一个数组`dp`来存储每个位置以该位置元素结尾的最大递增子序列长度。遍历过程中,如果遇到当前元素大于前一个元素,则说明可以形成一个新的递增子序列,所以将`dp[i]`设置为`dp[i-1]+1`,并更新全局的最长子序列长度。 如果你想要深入了解这个问题,可以问: 1. 这个问题的时间复杂度是多少? 2. 动态规划是如何帮助解决这个问题的? 3. 如何优化这个算法,使其空间复杂度更低?
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