0128. 最长连续序列

题目地址(128. 最长连续序列)

https://leetcode-cn.com/problems/longest-consecutive-sequence/

题目描述

给定一个未排序的整数数组,找出最长连续序列的长度。

要求算法的时间复杂度为 O(n)。

示例:

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。

前置知识

  • hashmap

公司

  • 阿里

  • 腾讯

  • 百度

  • 字节

思路

这是一道最最长连续数字序列长度的题目, 官网给出的难度是hard.

符合直觉的做法是先排序,然后用一个变量记录最大值,遍历去更新最大值即可,

代码:

但是需要排序时间复杂度会上升,题目要求时间复杂度为 O(n), 那么我们其实可以不用排序去解决的。

思路就是将之前”排序之后,通过比较前后元素是否相差 1 来判断是否连续“的思路改为 不排序而是直接遍历,然后在内部循环里面查找是否存在当前值的邻居元素,但是马上有一个 问题,内部我们查找是否存在当前值的邻居元素的过程如果使用数组,时间复杂度是 O(n), 那么总体的复杂度就是 O(n^2),完全不可以接受。怎么办呢?

我们换个思路,用空间来换时间。比如用类似于 hashmap 这样的数据结构优化查询部分,将时间复杂度降低到 O(1)。

代码上,我们先将 nums 存到哈希表中。然后找所有序列的起点 x, 递增 x 尝试从 x 出发能达到的最大长度。

我们怎么知道哪些数字是序列的出发点呢? 比如数组 [1, 3, 2] 我们怎么知道 1 是起点呢? 我们只需要判断 x - 1 是否在哈希表中即可。

代码见后面代码部分

关键点解析

  • 从所有的序列起点(终点也行)开始尝试

  • 空间换时间

代码

代码支持:Java, Python,JS

Java Code:

Python Code:

JS Code:

复杂度分析

  • 时间复杂度:$O(N)$

  • 空间复杂度:$O(N)$

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最后更新于

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