Leetcode:128. 最长连续序列

128. 最长连续序列
在这里插入图片描述
乍一看感觉很简单,一看要用O(n)???
因为我觉得题目很难而且题目看起来很简单,感觉以后会用到😆,做个记录

1.朴素做法

  • 思路
    :任何一段连续的数都有一个左端点:比如(1,2,3,4)的左端点是1,且找到1之后,发现(1,2,3,4)为最长的连续区间,那么从2,3,4为左端点的区间都不需要继续尝试了,因为他们都比1为左端点的区间短。
    那么我们只需要找所有的左端点,然后不停比较更新即可。
    • 怎么找左端点?只要没有比它更小的数,那么就是左端点:比如[100,1,3,2,4],这个数组有两个左端点:100,1。
    • 用哈希表空间换时间,这样就不需要每次找到一个数,然后去for循环判断有没有比他小的数以及他后面接着几个连续的数
class Solution 
{
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) 
    {
		int n=nums.size();
		unordered_set<int>Hash;  //set只有一个参数,然后去重,重复的键值不会被插入
		for(int i=0;i<n;i++)
			Hash.insert(nums[i]);
		int ans=0;
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			if(Hash.find(nums[i]-1)!=Hash.end())//num[i]-1存在,nums[i]不是左端点
				continue;
			else
			{
				int x=nums[i]+1;  //nums[i]是左端点,从x开始尝试找
				int len=1;
				while(Hash.find(x)!=Hash.end())
				{
					x++;
					len++;
				}
				ans=max(ans,len);
			}
		}
		return ans;
    }
};

2.并查集

  • 思路
    将连接在一起的数放在一个集合,且这个集合的根节点是当前集合最大的数
    • 这里也用到左端点的思路,而且优化了并查集,一步到位。
class Solution {
public:
    unordered_map<int,int> a;
    int find(int x)   //找到该元素集合的根节点+路径压缩
    {
        if(a.count(x))
        {
            a[x]=find(a[x]);
            return a[x];
        }
        else
            return x;
        //return a.count(x)?a[x]=find(a[x]):x;
    }
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) 
    {
        for(auto i:nums)  //这一步很巧妙,这个错位的赋值使find函数一步到位,只要使连续的,那么就把所有连续的数都放在集合里了。
            a[i]=i+1;
        int ans=0;
        for(auto i:nums)
        {
            int y=find(i+1);
            ans=max(ans,y-i);
        }
        return ans;
    }
};

3.动态规划

  • 思路:
    最终求的是最长的连续数组,那么可以把解分解成:左连续区间+当前元素+右连续区间,这很明显是符合逻辑的。那么把解拆分成这个形式,那么就去尝试迭代这个公式。
    • 迭代过程中,连续数组的长度是从1开始递增的,且每次迭代都会更新一段数组的左右端点,比如: 1 2 3 4 6 7 8,遍历到5,那么Hash[5]=4+1+3,Hash[1]=8,Hash[8]=8;
class Solution 
{
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums)
    {
        unordered_map<int , int>Hash;
        int res = 0;
        for(int i = 0; i < nums.size(); i++) 
        {
            int now = nums[i];
            if(!Hash[now]) 
            {
                int left = Hash[now - 1] , right = Hash[now + 1];
                int len = left + right + 1;
                res = max(res , len);
                Hash[now] = len;
                Hash[now - left] = len , Hash[now + right] = len;
            }
        }

        return res;
    }
};

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