给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。
请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。
示例 1:
输入:nums = [100,4,200,1,3,2]
输出:4
解释:最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。
示例 2:输入:nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
输出:9提示:
0 <= nums.length <= 10510^5105
−109-10^9−109 <= nums[i] <= 10910^9109
转:https://leetcode.cn/problems/longest-consecutive-sequence/solution/zui-chang-lian-xu-xu-lie-by-leetcode-solution/
我们考虑枚举数组中的每个数 x,考虑以其为起点,不断尝试匹配 x+1, x+2,⋯ 是否存在,假设最长匹配到了 x+y,那么以 x 为起点的最长连续序列即为 x, x+1, x+2,…x+y,其长度为 y+1,我们不断枚举并更新答案即可。
对于匹配的过程,暴力的方法是 O(n) 遍历数组去看是否存在这个数,但其实更高效的方法是用一个哈希表存储数组中的数,这样查看一个数是否存在即能优化至O(1) 的时间复杂度。
仅仅是这样我们的算法时间复杂度最坏情况下还是会达到 O(n^2)(即外层需要枚举 O(n)个数,内层需要暴力匹配 O(n) 次),无法满足题目的要求。但仔细分析这个过程,我们会发现其中执行了很多不必要的枚举,如果已知有一个 x, x+1, x+2⋯,x+y 的连续序列,而我们却重新从 x+1,x+2 或者是 x+y 处开始尝试匹配,那么得到的结果肯定不会优于枚举 x 为起点的答案,因此我们在外层循环的时候碰到这种情况跳过即可。
那么怎么判断是否跳过呢?由于我们要枚举的数 x 一定是在数组中不存在前驱数 x-1的,不然按照上面的分析我们会从 x-1 开始尝试匹配,因此我们每次在哈希表中检查是否存在 x-1 即能判断是否需要跳过了。
class Solution:
def longestConsecutive(self, nums: list) -> int:
longest_len = 0
num_set = set(nums)
for num in num_set:
if num - 1 not in num_set:
current_num = num
current_len = 1
while current_num + 1 in num_set:
current_num += 1
current_len += 1
longest_len = max(longest_len, current_len)
return longest_len
增加了判断跳过的逻辑之后,时间复杂度是多少呢?外层循环需要 O(n) 的时间复杂度,只有当一个数是连续序列的第一个数的情况下才会进入内层循环,然后在内层循环中匹配连续序列中的数,因此数组中的每个数只会进入内层循环一次。根据上述分析可知,总时间复杂度为 O(n),符合题目要求。
复杂度分析
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时间复杂度:O(n),其中 n 为数组的长度。具体分析已在上面正文中给出。
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空间复杂度:O(n))。哈希表存储数组中所有的数需要 O(n) 的空间。