LeetCode OJ - Longest Consecutive Sequence

这道题中要求时间复杂度为O(n)，首先咱们能够知道的是，若是先对数组排序再计算其最长连续序列的时间复杂度是O(nlogn)，因此不能用排序的方法。我一开始想是否是应该用动态规划来解，发现其并不符合动态规划的特征。最后采用相似于LRU_Cache中出现的数据结构（集快速查询和顺序遍历两大优势于一身）来解决问题。具体来讲其数据结构是HashMap<Integer,LNode>，key是数组中的元素，全部连续的元素能够经过LNode的next指针相连起来。

整体思路是，顺序遍历输入的数组元素，对每一个元素先看下HashMap的key中是否已经有这个元素，若是有则无需作任何事情，若是有，再看下这个元素的左邻居也就是比它小1的元素是否在，若是在的话把左邻居的LNodel的next指针指到当前这个元素的LNode，而后再看右邻居的元素是否存在hashmap中，若是在，则把当前指针的next指到右邻居节点上，经过反复这样的操做，最后全部连续的sequece的LNode都被连在一块儿。

以后再计算哪一个连续的链表长度最长。

下面是AC代码：

1 class LNode{
2     int ele;
3     LNode next;
4     public LNode(int _ele){
5         ele = _ele;
6     }
7 }

 

 1 /**
 2      * Longest Consecutive Sequence
 3      * Given an unsorted array of integers, find the length of the longest consecutive elements sequence.
 4      * O(n)
 5      * @param num
 6      * @return
 7      */
 8     public int longestConsecutive(int[] num){
 9         //the most important data structure;
10         HashMap<Integer,LNode> kv = new HashMap<Integer,LNode>(num.length);
11         int max = 0;
12         for(int n: num){
13             if(!kv.containsKey(n)){
14                 LNode l = new LNode(n);
15                 if(kv.containsKey(n-1))
16                     kv.get(n-1).next = l;
17                 if(kv.containsKey(n+1))
18                     l.next = kv.get(n+1);
19                 kv.put(n, l);
20             }
21         }
22         Iterator<LNode> it =  kv.values().iterator();
23         //k is used to keep tracking those node who has been caculated in other sequences
24         //it is to reduce the time complexity, to insure the O(n) time complexity
25         HashMap<Integer,LNode> k = new HashMap<Integer,LNode>();
26         
27         while(it.hasNext())
28         {
29             LNode temp = it.next();
30             if(!k.containsKey(temp.ele))
31             {
32                 int nu = 1;
33                 while(temp.next!=null){
34                     temp = temp.next;
35                     k.put(temp.ele, temp);
36                     //kv.remove(temp.ele);
37                     nu++;
38                 }
39                 if(nu>max)
40                     max = nu;
41             }
42         }
43         return max;
44     }