给定一个未排序的整数数组,找出最长连续序列的长度。python
要求算法的时间复杂度为 O(n)。算法
示例:数组
输入: [100, 4, 200, 1, 3, 2]
输出: 4
解释: 最长连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。微信
思路:哈希表spa
本题主要的难点在于算法时间复杂度限定为 O(n) 的方法上。code
先假设通常的状况下。能够尝试枚举数组中每一个元素 i,以其起点不断尝试匹配 +1,+2 ... 是否存在于数组中,这样不断枚举并更新最大的长度。固然,这样会很是消耗时间,由于当你枚举 i 结束时,再次遇到元素值 i+1 时,这里又将从新匹配。(考虑改进)blog
能够考虑使用集合的方法,先使用集合,将数组去重。这里须要改进的就是重复匹配的状况。排序
当使用集合的方法时,这里先说明一下,在什么样的状况下才要去开始计算长度,而不须要重复去匹配。若是 i
的前面一个数 i-1
存在于集合当中,那么它在这个时候就须要被跳过。由于它与 i 是能够组成连续序列的,只要在 i-1
的时候计算便可。rem
那么也就是,当 i
存在前驱数 i-1
的时候,不须要计算,直接跳过。只有当 i
无前驱数时,才能够当成是起始的位置开始计算长度。遍历匹配不断更新最大值便可。(具体代码就不贴了,这里给出大概的思路,可尝试编写)get
如今主要介绍本篇幅使用的哈希表的方法。
这里哈希表的键是每一个端点,而值则是它对应连续区间的长度。
具体的作法:
具体的代码实现以下。
class Solution: def longestConsecutive(self, nums: List[int]) -> int: hash_dict = {} max_length = 0 for num in nums: # 这里表示新数进来 # 此时须要查找左右相邻的两个数对应的区间长度 # 左右两个数的长度 + 自身的长度,就是此时新数对应的区间长度 if num not in hash_dict: # 若是键不在哈希表中,取值 0 pre_length = hash_dict.get(num - 1, 0) next_length = hash_dict.get(num + 1, 0) cur_length = pre_length + 1 + next_length if cur_length > max_length: max_length = cur_length # 添加新数,同时更新两个端点的值 # 由于序列是连续的,此时两侧端点对应的区间长度会由于当前数的加入发生改变 hash_dict[num] = cur_length hash_dict[num-pre_length] = cur_length hash_dict[num+next_length] = cur_length return max_length
具体的实现的作法:
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