【最长连续序列】

文章介绍了如何解决LeetCode上的“最长连续序列”问题,给出了一种使用哈希表(unordered_set)在O(n)时间复杂度内找到无序整数数组中最长连续序列长度的方法。通过以数组元素为中心向两边扩散并删除已查找过的元素,避免重复计算,从而达到优化效率的目的。

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题目来源:https://leetcode.cn/problems/WhsWhI//


最长连续序列

题目介绍

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。可以设计并实现时间复杂度为 O(n) 的解决方案吗?

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1:

输入: nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
输出: 9

思路:
题目要求时间复杂度不能超过O(n),所以首先需要排除对数组进行排序的思路。我们可以这样考虑,先拿到数组中的一个数num,然后以num为中心向两边扩散,即num-1和num+1,查找数组中是否存在这两个数,如果有就继续往两边扩散,直到找不到为止,然后计算此时连续序列的长度,下一次选另一个数进行扩散,也得到答案,与历史记录进行比较,取出最大的那个,如图:
在这里插入图片描述
上面列举了部分元素扩散查找,可以发现,连续的一串数字中的两个数扩散查找得到的长度是一样的,所以这里可以进行一些优化,即对扩散查找到的元素都标记删除,后期不用该数进行扩散,减少扩散次数。还需要考虑一个问题,也就是查找,普通查找会使得时间复杂度达到O(n),整个数组扩散查找会使得时间复杂度到达O(n^2),这样还是达不到题目的要求,这是我们需要想到一种查询效率极高的数据结构,也就是哈希表,即unordered_set,这样下来,整体的时间复杂度就能够满足题目要求了
代码实现:

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        int size = nums.size();
        if (size < 2) return size;
        unordered_set<int> s;
        for (auto e : nums)
        {
            s.insert(e);
        }
        int ans = 0;
        while (!s.empty())
        {
            int cur = *s.begin();
            s.erase(cur);
            // 搜索起始点
            int begin = cur - 1;
            while (s.count(begin))
                s.erase(begin--);
            // 搜索结束点
            int end = cur + 1;
            while (s.count(end))
                s.erase(end++);
            ans = max(ans, end - begin - 1);
        }
        return ans;
    }
};
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