C++实现LeetCode(128.求最长连续序列)

 更新时间:2021年07月27日 14:37:04   作者:Grandyang  
这篇文章主要介绍了C++实现LeetCode(128.求最长连续序列),本篇文章通过简要的案例,讲解了该项技术的了解与使用,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下

[LeetCode] 128.Longest Consecutive Sequence 求最长连续序列

Given an unsorted array of integers, find the length of the longest consecutive elements sequence.

Your algorithm should run in O(n) complexity.

Example:

Input: [100, 4, 200, 1, 3, 2]
Output: 4
Explanation: The longest consecutive elements sequence is

[1, 2, 3, 4]

. Therefore its length is 4.

这道题要求求最长连续序列,并给定了O(n)复杂度限制,我们的思路是,使用一个集合HashSet存入所有的数字,然后遍历数组中的每个数字,如果其在集合中存在,那么将其移除,然后分别用两个变量pre和next算出其前一个数跟后一个数,然后在集合中循环查找,如果pre在集合中,那么将pre移除集合,然后pre再自减1,直至pre不在集合之中,对next采用同样的方法,那么next-pre-1就是当前数字的最长连续序列,更新res即可。这里再说下,为啥当检测某数字在集合中存在当时候,都要移除数字。这是为了避免大量的重复计算,就拿题目中的例子来说吧,我们在遍历到4的时候,会向下遍历3,2,1,如果都不移除数字的话,遍历到1的时候,还会遍历2,3,4。同样,遍历到3的时候,向上遍历4,向下遍历2,1,等等等。如果数组中有大量的连续数字的话,那么就有大量的重复计算,十分的不高效,所以我们要从HashSet中移除数字,代码如下:

C++ 解法一:

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        int res = 0;
        unordered_set<int> s(nums.begin(), nums.end());
        for (int val : nums) {
            if (!s.count(val)) continue;
            s.erase(val);
            int pre = val - 1, next = val + 1;
            while (s.count(pre)) s.erase(pre--);
            while (s.count(next)) s.erase(next++);
            res = max(res, next - pre - 1);
        }
        return res;
    }
};

Java 解法一:

public class Solution {
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        int res = 0;
        Set<Integer> s = new HashSet<Integer>();
        for (int num : nums) s.add(num);
        for (int num : nums) {
            if (s.remove(num)) {
                int pre = num - 1, next = num + 1;
                while (s.remove(pre)) --pre;
                while (s.remove(next)) ++next;
                res = Math.max(res, next - pre - 1);
            }
        }
        return res;
    }
}

我们也可以采用哈希表来做,刚开始HashMap为空,然后遍历所有数字,如果该数字不在HashMap中,那么我们分别看其左右两个数字是否在HashMap中,如果在,则返回其哈希表中映射值,若不在,则返回0,虽然我们直接从HashMap中取不存在的映射值,也能取到0,但是一旦去取了,就会自动生成一个为0的映射,那么我们这里再for循环的开头判断如果存在映射就跳过的话,就会出错。然后我们将left+right+1作为当前数字的映射,并更新res结果,同时更新num-left和num-right的映射值。

下面来解释一下为啥要判断如何存在映射的时候要跳过,这是因为一旦某个数字创建映射了,说明该数字已经被处理过了,那么其周围的数字很可能也已经建立好了映射了,如果再遇到之前处理过的数字,再取相邻数字的映射值累加的话,会出错。举个例子,比如数组 [1, 2, 0, 1],当0执行完以后,HashMap中的映射为 {1->2, 2->3, 0->3},可以看出此时0和2的映射值都已经为3了,那么如果最后一个1还按照原来的方法处理,随后得到结果就是7,明显不合题意。还有就是,之前说的,为了避免访问不存在的映射值时,自动创建映射,我们使用m.count() 先来检测一下,只有存在映射,我们才从中取值,否则就直接赋值为0,参见代码如下:

C++ 解法二:

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        int res = 0;
        unordered_map<int, int> m;
        for (int num : nums) {
            if (m.count(num)) continue;
            int left = m.count(num - 1) ? m[num - 1] : 0;
            int right = m.count(num + 1) ? m[num + 1] : 0;
            int sum = left + right + 1;
            m[num] = sum;
            res = max(res, sum);
            m[num - left] = sum;
            m[num + right] = sum;
        }
        return res;
    }
};

Java 解法二:

public class Solution {
    public int longestConsecutive(int[] nums) {
        int res = 0;
        Map<Integer, Integer> m = new HashMap<Integer, Integer>();
        for (int num : nums) {
            if (m.containsKey(num)) continue;
            int left = m.containsKey(num - 1) ? m.get(num - 1) : 0;
            int right = m.containsKey(num + 1) ? m.get(num + 1) : 0;
            int sum = left + right + 1;
            m.put(num, sum);
            res = Math.max(res, sum);
            m.put(num - left, sum);
            m.put(num + right, sum);
        }
        return res;
    }
}

类似题目:

Binary Tree Longest Consecutive Sequence

参考资料:

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

https://leetcode.com/problems/longest-consecutive-sequence/discuss/41055/my-really-simple-java-on-solution-accepted

https://leetcode.com/problems/longest-consecutive-sequence/discuss/41060/a-simple-csolution-using-unordered_setand-simple-consideration-about-this-problem

到此这篇关于C++实现LeetCode(128.求最长连续序列)的文章就介绍到这了,更多相关C++实现求最长连续序列内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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