leetcode 180 连续出现的数字

连续出现的数字:SQL 查询实战解析

作为一名编程博客专家,我将带领大家深入探讨如何在 SQL 中找出所有至少连续出现三次的数字。我们将通过详细的步骤、代码示例和图解,帮助程序员全面理解这一问题的解决方法。

前置知识

在深入探讨之前,我们需要了解一些基础知识:

  1. SQL 基础:了解基本的 SQL 语法,如 SELECTFROMWHEREGROUP BY 等。
  2. 窗口函数:了解窗口函数(Window Functions),如 ROW_NUMBER()LAG()LEAD(),这些函数在解决连续性问题时非常有用。

问题描述

我们有一个名为 Logs 的表,结构如下:

+-------------+---------+
| Column Name | Type    |
+-------------+---------+
| id          | int     |
| num         | varchar |
+-------------+---------+

其中,id 是主键,并且是一个自增列。我们需要找出所有至少连续出现三次的数字。

解决方案

我们将通过以下步骤来解决这个问题:

  1. 使用窗口函数标记连续出现的数字
  2. 筛选出连续出现三次的数字

步骤 1:标记连续出现的数字

我们可以使用窗口函数 ROW_NUMBER()LAG() 来标记连续出现的数字。具体步骤如下:

  1. 使用 ROW_NUMBER() 为每一行分配一个唯一的行号
  2. 使用 LAG() 获取前一行的 num
  3. 计算当前行与前一行的差值,如果差值为 0,则表示连续。
WITH NumberedLogs AS (
    SELECT
        id,
        num,
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS row_num,
        LAG(num) OVER (ORDER BY id) AS prev_num
    FROM Logs
)
SELECT
    id,
    num,
    row_num,
    prev_num,
    CASE WHEN num = prev_num THEN 1 ELSE 0 END AS is_consecutive
FROM NumberedLogs;

步骤 2:筛选出连续出现三次的数字

在上一步的基础上,我们需要筛选出连续出现三次的数字。我们可以通过累加 is_consecutive 列来实现这一点。

WITH NumberedLogs AS (
    SELECT
        id,
        num,
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY id) AS row_num,
        LAG(num) OVER (ORDER BY id) AS prev_num
    FROM Logs
),
ConsecutiveFlags AS (
    SELECT
        id,
        num,
        row_num,
        prev_num,
        CASE WHEN num = prev_num THEN 1 ELSE 0 END AS is_consecutive
    FROM NumberedLogs
),
ConsecutiveGroups AS (
    SELECT
        id,
        num,
        SUM(is_consecutive) OVER (ORDER BY row_num) AS consecutive_group
    FROM ConsecutiveFlags
)
SELECT DISTINCT num AS ConsecutiveNums
FROM ConsecutiveGroups
GROUP BY num, consecutive_group
HAVING COUNT(*) >= 3;

代码解析

  1. NumberedLogs:为每一行分配一个唯一的行号,并获取前一行的 num 值。
  2. ConsecutiveFlags:计算当前行与前一行的 num 值是否相同,标记为 is_consecutive
  3. ConsecutiveGroups:累加 is_consecutive 列,形成连续组的标识。
  4. 最终查询:筛选出连续出现三次的数字。

示例

假设我们有以下 Logs 表:

+----+-----+
| id | num |
+----+-----+
| 1  | 1   |
| 2  | 1   |
| 3  | 1   |
| 4  | 2   |
| 5  | 1   |
| 6  | 2   |
| 7  | 2   |
+----+-----+

执行上述查询后,结果如下:

+-----------------+
| ConsecutiveNums |
+-----------------+
| 1               |
+-----------------+

总结

通过使用窗口函数和巧妙的逻辑,我们成功地找出了所有至少连续出现三次的数字。希望这篇博客能帮助你更好地理解和应用 SQL 解决连续性问题。如果你有任何疑问或建议,欢迎在评论区留言讨论!

<think>好的,用户现在问的是关于LeetCode上的“最长连续序列”问题。首先,我需要回想一下这个题目的具体内容。题目通常是给定一个未排序的整数数组,要求找出最长的连续元素序列的长度,并且时间复杂度必须是O(n)。例如,数组[100,4,200,1,3,2]的最长连续序列是[1,2,3,4],长度是4。 接下来,用户可能的场景是正在准备算法面试,比如准备应聘软件工程师职位,所以他们需要高效解决这个问题。用户的需求不仅仅是得到答案,而是理解解决方法,尤其是如何达到O(n)的时间复杂度,因为这是题目的关键点。 首先,我得考虑常规的排序方法。排序后遍历数组找连续序列,但排序的时间复杂度是O(n log n),不满足要求。所以必须找一个更优的方法。这时候应该想到使用哈希集合(HashSet)来存储所有数字,以便快速查找是否存在相邻的数字。 然后,如何避免重复检查呢?比如,如果当前数字是某个序列的中间部分,那么不需要处理,因为它已经被包含在更长的序列里了。例如,当处理数字3的时候,如果已经处理过4,那么等到处理4的时候会检查3、5等,所以处理3的时候可以直接跳过。这样可以确保每个元素只被访问两次(一次加入集合,一次检查),总体时间复杂度是O(n)。 接下来,需要详细描述算法的步骤:首先将所有数字存入集合,然后遍历数组中的每个数字,对于每个数字,如果它在集合中存在且没有前驱(即num-1不在集合中),则开始向后查找连续数字,直到找不到更大的连续数字为止,记录长度,并更新最大值。 用户可能需要具体的代码示例,所以需要提供一个Python的实现,并解释关键点,比如使用集合,检查前驱,以及如何计算长度。同时要解释为什么这样做可以达到O(n)的时间复杂度,因为每个元素最多被访问两次:一次加入集合,一次作为某个序列的起点被处理。 还要考虑可能的边界情况,例如空数组、所有元素相同、或者数组中有多个独立的连续序列。需要确保代码正确处理这些情况,比如在遍历时跳过重复元素,或者处理单个元素的情况。 另外,用户可能想知道其他方法,比如并查集(Union-Find),但这种方法可能复杂度稍高或者实现起来更复杂,所以通常哈希集合的方法更优。可以简要提及这种方法,但重点放在哈希集合的解法上。 最后,需要总结解题思路,强调使用哈希集合来优化查找时间,以及如何避免重复计算,从而满足O(n)的时间复杂度要求。同时提醒用户注意代码中的细节,比如检查前驱的存在,以及如何遍历数组。</think>以下是关于 LeetCode「最长连续序列」问题的详细解析,包括思路、实现及复杂度分析: --- ### **问题描述** 给定一个未排序的整数数组 `nums`,要求找到数字连续的最长序列的长度(不要求元素在原数组中连续)。要求算法的时间复杂度为 **O(n)**。 **示例**: 输入:`nums = [100,4,200,1,3,2]` 输出:`4` 解释:最长连续序列是 `[1,2,3,4]`,长度为 4。 --- ### **核心思路** 1. **利用哈希集合去重并快速查找** 将数组元素存入哈希集合 `num_set` 中,以 O(1) 时间复杂度判断某个数是否存在。 2. **仅以序列起点开始计算** 遍历数组时,若当前数 `num` 的前一个数 `num-1` **不在集合中**,则 `num` 是某个连续序列的起点。此时向后查找 `num+1, num+2, ...` 是否存在,统计最长长度。 3. **避免重复计算** 若 `num-1` 存在,说明 `num` 不是起点,跳过处理,确保每个连续序列只被计算一次。 --- ### **代码实现(Python)** ```python def longestConsecutive(nums): num_set = set(nums) max_length = 0 for num in num_set: # 只有当 num 是连续序列的起点时(即 num-1 不在集合中),才向后扩展 if num - 1 not in num_set: current_num = num current_length = 1 # 向后查找连续数字 while current_num + 1 in num_set: current_num += 1 current_length += 1 max_length = max(max_length, current_length) return max_length ``` --- ### **复杂度分析** - **时间复杂度:O(n)** 每个元素最多被访问两次:一次加入集合,一次作为起点时遍历连续序列。 - **空间复杂度:O(n)** 使用哈希集合存储所有元素。 --- ### **关键点解释** 1. **去重处理** 使用集合 `num_set` 去重,避免重复元素干扰长度计算。 2. **仅处理序列起点** 通过检查 `num-1` 是否存在,确保每个连续序列只被计算一次,避免重复遍历。 3. **向后扩展序列** 从起点开始,逐步检查更大的数是否存在,直到序列中断,记录最长长度。 --- ### **示例分析** 以输入 `[100,4,200,1,3,2]` 为例: 1. 集合包含 `{1,2,3,4,100,200}`。 2. 遍历元素时: - 当 `num=1`(`0`不在集合中),向后找到 `2,3,4`,长度 4。 - 当 `num=100`(`99`不在集合中),向后无连续数,长度 1。 - 当 `num=200`(`199`不在集合中),向后无连续数,长度 1。 3. 最终最长序列长度为 4。 --- ### **其他方法对比** - **排序法**:排序后遍历统计,时间复杂度 O(n log n),不满足题目要求。 - **并查集(Union-Find)**:可通过合并连续区间实现,但代码复杂度较高,哈希集合法更优。 --- ### **总结** 通过哈希集合优化查找效率,并仅以序列起点为触发条件,确保算法满足 O(n) 时间复杂度要求。此解法是面试中的常见考点,需重点掌握思路和实现细节。
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