[Leetcode] 128. Longest Consecutive Sequence 解题报告

本文介绍了一种寻找数组中最长连续整数序列的算法。通过使用哈希表存储数组元素,确保了算法能在O(n)的时间复杂度内运行。文章详细解释了算法思路,并提供了完整的C++实现代码。

题目

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

For example,
Given [100, 4, 200, 1, 3, 2],
The longest consecutive elements sequence is [1, 2, 3, 4]. Return its length: 4.

Your algorithm should run in O(n) complexity.

思路

这道题目想清楚了就不难,但是想不清楚的话确实还不太好解决。标准的思路是:首先将数组中的所有元素都放在一个哈希表中(这是因为哈希表插入、删除以及查找的时间复杂度都可以近似地认为是O(1)),然后对数组中的元素进行扫描。对于每个被扫描到的元素,顺序查看和它相邻的数是否存在,如果存在,则长度加一,并且从哈希表中删除。这样当扫描完成整个数组之后,就得到了正确结果。本算法的空间复杂度是O(n),比较好理解。那么时间复杂度为什么也是O(n)呢?注意在第二个循环内部,虽然存在两个while循环,但是哈希表中的每个元素在for循环的过程中刚好仅被删除一次,所以总共而言,while循环内部的执行总次数也就是数组元素个数,所以总的时间复杂度也是O(n)。

代码

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        unordered_set<int> hash;
        for(int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            hash.insert(nums[i]);
        }
        int max_length = 0;
        for(int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
            if(hash.count(nums[i]) == 0) {
                continue;
            }
            int num = 0;
            int val = nums[i];
            while(hash.count(val) > 0) {
                num++;
                hash.erase(val--);
            }
            val = nums[i] + 1;
            while(hash.count(val) > 0) {
                num++;
                hash.erase(val++);
            }
            max_length = max(max_length, num);
        }
        return max_length;
    }
};
### 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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