Leetcode #128. Longest Consecutive Sequence

本文介绍了一种寻找未排序整数数组中最长连续元素序列的算法,并提供了具体实现方案。该算法采用字典来判断连续性,实现了O(n)的时间复杂度。

题目

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

Your algorithm should run in O(n) complexity.

Example:

Input: [100, 4, 200, 1, 3, 2]
Output: 4
Explanation: The longest consecutive elements sequence is [1, 2, 3, 4]. Therefore its length is 4.

题意

给出不加以修整的数组,找出里面最长的元素列,元素序列可以隔开然后排序是乱序

想法

当时第一个想法是建树,利用树结构进行排序,然后把树进行裁剪成多棵树,但是这样的实现会比较麻烦,而且这个复杂度会比较高,肯定不止O(n),但是最主要想法就是要能够判断连续性,所以后面就想着利用字典实现搜索,字典搜索的复杂度是O(1)。
由于是乱序,只记录元素的种数,不考虑个数,所以遍历的时候只用对同一个元素遍历一次,然后通过一个数组记录从当前数字出发能往后连续的最长长度,实现就是不停的尝试下一个,如果不行就停止记录当前长度。有点递推式的感觉。
值得注意的是当时这道题直接交的时候排50%几,看见前面的实现方法是类似于直接往前往后找,边找边丢,想法也是很直观,后来我试了一下直接先用set过滤一遍元素然后用list重构,排名就到93%了。第一道hard。

实现参考

class Solution:
    def longestConsecutive(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        cnts = dict()
        visited = dict()

        nums = list(set(nums))

        for num in nums:
            cnts[num]=1
            visited[num] = -1

        maxlen = 0
        for num in nums:
            if visited[num] == -1:
                print(num)
                tmplen = cnts[num]
                tmpnum = num
                while tmpnum+1 in cnts and visited[tmpnum]==-1:
                    tmplen += cnts[tmpnum+1]
                    visited[tmpnum]=1
                    tmpnum=tmpnum+1
                visited[num] = 1
                cnts[num] = tmplen
                if tmplen>maxlen:
                    maxlen = tmplen
        return maxlen

### LeetCode128Python 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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