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,并给出了解决方案的C++代码实现。该算法的时间复杂度为O(n),利用map数据结构来存储和查找连续的元素。

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.

小疑问:为什么map的迭代器没有重载+操作符,而只能自加或者自减

解决:1.因为vector支持通过元素位置实现随机访问,所以他的迭代器可以进行算术运算。map不可以。

2.对于vector等支持随机访问的效果上没有差别,但是这两者的意义不同,一般的容器都重载了迭代器的++ --操作符,但如果容器不支持元素位置的随机访

问(此时重载的++意思是指向下一个元素,但这个元素的物理位置不一定和当前相连),是不可以进行迭代器的算术操作的(+n操作)。

 


 

代码:

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int> &num) {
        if(num.size()==0) return 0;
        map<int,bool> m;
        for(int i=0;i<num.size();++i){
            m[num[i]]=1;
        }
        int res=1;
        int tempRes=1;
        map<int,bool>::iterator it=m.begin();
        map<int,bool>::iterator end=--m.end();
        while(it!=end)
        {
            if(abs((it->first-(++it)->first))==1){
                ++tempRes;
            }else{
                if(tempRes>res) res=tempRes;
                tempRes=1;
            }
        }
        if(tempRes>res) res=tempRes;
        return res;
    }
};

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fightformylife/p/4221455.html

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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