一个无序整数数组中找到最长连续序列(Longest Consecutive Sequence)和两个元素使得相差最小

无序数组中查找最长连续序列:
1、最笨的方法,首先将无序数组排序,然后依次遍历查找最长连续序列。时间复杂度为O(nlgn),空间复杂度为O(1)。

2、首先将元素存入HashSet,然后逐个遍历原数组。判断当前遍历的元素-1在不在set中,在就跳过,不在就以该元素为开始逐次+1,遍历是否在set中,记录最长的长度。时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)。

public class Solution { 
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
      Set<Integer> set = new HashSet<>();
      int max = 0;
      for(int num : nums) set.add(num);
      for(int num : nums) if (!set.contains(num-1)) {
        int val = num;
        while(set.remove(val++));
        max = Math.max(max, val-num-1);
      }
      return max;
    }
}

无序数组中找到两个元素使得相差最小值
1、先将数组排序,依次遍历查找相差最小值。时间复杂度为O(nlgn),空间复杂度为O(1)。

2、用桶排序将原数组A放入数组B中,遍历数组B,找到相差的最小值。时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(m),m为数组A中最大的元素。

public static int getMinuteMin(int []val){
        if(val.length<2)return 0;
        int maxValOfA=val[0];
        for(int i=1;i<val.length;i++)maxValOfA=Math.max(maxValOfA, val[i]);
        //初始化桶
        int []bucket=new int[maxValOfA+1];
        for(int i=0;i<val.length;i++){
            if(bucket[val[i]]!=0)return 0;
            bucket[val[i]]++;
        }
        //桶中的数是有序的,遍历桶找到相减的最小值
        int minuteMin=Integer.MAX_VALUE;
        int start=-1,end=-1;
        for(int j=0;j<bucket.length;j++){
            if(bucket[j]!=0){
                if(start==-1)start=j;
                else{
                    end=j;
                    minuteMin=Math.min(minuteMin, end-start);
                    start=j;
                }
            }
        }
        return minuteMin;
    }
### C语言实现查找无序整数数组最长上升子序列 为了在C语言中实现查找无序整数数组中的最长上升子序列,可以采用动态规划的方法。这种方法的时间复杂度为O(n^2),其中n是数组的大小。 下面是一个完整的C语言程序示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 函数用于获取两个整数的最大 int max(int a, int b) { return (a > b)? a : b; } // 动态规划函数计算最长上升子序列的长度 void longestIncreasingSubsequence(int arr[], int n) { // 创建dp数组存储到当前位置为止的最长上升子序列长度 int *dp = (int *)malloc(sizeof(int)*n); // 初始化dp数组,默认每个位置至少有1个元素构成的上升子序列 for (int i = 0; i < n; ++i) dp[i] = 1; // 构建dp表 for (int i = 1; i < n; ++i){ for (int j = 0; j < i; ++j){ if (arr[i] > arr[j] && dp[i] < dp[j] + 1) dp[i] = dp[j] + 1; } } // 找出最大即为所求的结果 int maxLength = 0; for (int i = 0; i < n; ++i) if (maxLength < dp[i]) maxLength = dp[i]; printf("The length of the Longest Increasing Subsequence is %d\n", maxLength); free(dp); // 释放分配的空间 } int main() { int arr[] = {10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18}; int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); longestIncreasingSubsequence(arr, n); return 0; } ``` 此代码实现了基于动态规划原理寻找最长上升子序列的功能[^3]。通过构建`dp`数组记录每一个可能成为结尾的位置对应的最长上升子序列长度,并最终返回这些数中的最大者作为结果。
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