leetcode128 Longest Consecutive Sequence (map)

题意:给一个数组,求这个数组中连续数字部分的最大长度是多少

分析:先排序后再用哈希表来做就行,以前都是用的数组(桶排序那种想法来做),但这道题有负数,所以不得不(巧了)用到了map这种实用的stl模板,做法就是,找一个数,从这个数起前后寻找看看map中是否有临近元素(也就是能使长度加1的元素),如果断了,就找下一个数重复操作,为了避免超时所有被找过的元素都被标记(因为我们要寻找的数字都是连续的也就是一整串的)

AC:

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        map<int,bool> hash;
        map<int,bool> used;
        int leng=0;
        int maxn=1;
        if(!nums.size())
            return 0;
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            hash[nums[i]]=true;
            used[nums[i]]=false;
        }
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(used[nums[i]])
                continue;
            leng=1;
            for(int j=nums[i]+1;hash.find(j)!=hash.end();j++)
            {
                if(hash[j])
                {
                    leng++;
                    used[j]=true;
                }
            }
            for(int j=nums[i]-1;hash.find(j)!=hash.end();j--)
            {
                if(hash[j])
                {
                    leng++;
                    used[j]=true;
                }
            }
            if(leng>maxn)
                maxn=leng;
        }
        return maxn;
    }
};


内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
### LeetCode128题 Python 解法 对于LeetCode128题——最长连续序列(Longest Consecutive Sequence),一种有效的解决方案是利用哈希表来实现。这种方法的时间复杂度为O(n)[^5]。 算法的主要思路是在遍历数组的同时,使用集合(set)存储所有的数。这样可以在常量时间内判断某个数值是否存在。为了找到最长的连续序列,针对每一个数字num,在集合中寻找num+1, num+2...直到找不到为止;同时也向负方向探索num-1, num-2...停止条件同样是遇到不存在于集合中的值。但是这种双向扩展的方式存在大量冗余计算,因为如果已经从较小的那个起点开始计算过一次完整的序列,则后续再碰到这个区间内的其他点时无需再次展开搜索。 优化后的策略是从仅从未被访问过的端点出发尝试构建可能存在的最大长度链路,并标记沿途经过的所有节点防止重复处理。具体做法如下: ```python def longestConsecutive(nums): longest_streak = 0 num_set = set(nums) for num in num_set: if num - 1 not in num_set: # 只有当当前数字是潜在序列最小值的时候才进入此逻辑 current_num = num current_streak = 1 while current_num + 1 in num_set: current_num += 1 current_streak += 1 longest_streak = max(longest_streak, current_streak) return longest_streak ``` 上述代码通过只对可能是新序列起始位置的元素执行内部循环,从而大大减少了不必要的运算次数[^5]。
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