算法题丨Longest Consecutive Sequence

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

描述

Given an unsorted array of integers, find the length of the longest consecutive elements sequence.
Your algorithm should run in O(n) complexity.

示例

Given [100, 4, 200, 1, 3, 2], The longest consecutive elements sequence is [1, 2, 3, 4]. Return its length: 4.

算法分析

难度:高
分析:给定未排序的整型数组,找到数值连续的元素,并返回连续元素的最大长度。
思路:首先考虑一般的思路,可以将数组先排序,然后遍历数组元素,判断是否连续,返回最大连续元素的个数,这样的话,循环的复杂度为O (n),排序的复杂度为O (nlgn),算法的整体复杂度为O (nlgn),并不满足题目要求的复杂度。所以,该算法题目的难点是如何采用O (n)的算法。
再考虑使用哈希表来存储元素,因为哈希表提供了O (1)复杂度的Contains方法,以便我们快速的访问元素:
 1. 首先,我们将数组元素构造成哈希表,并定义变量longestStreak=0,用来记录最大连续元素的个数;
 2. 遍历哈希表,判断当前元素num-1,是否存在在哈希表中:
  a). 如果不存在,不用处理,继续遍历哈希表下一个元素;
  b). 如果存在,说明有比当前元素小1的值,则定义currentNum=当前元素,定义currentStreak=1,表示currentNum作为开始比较的元素,刚开始的连续元素个数为1;
  c). 开始后续比较,如果哈希表存在currentNum+1的元素,表示当前元素currentNum有后续相邻的元素,连续的元素为之前最大连续元素次数+1,开始下个一个元素比较,即currentNum+1;
  d). 后续比较结束后,将本次循环获得的currentStreak作为本次循环记录的最大连续元素个数,记录本次最大连续次数currentStreak和之前最大连续次数longestStreak的最大值到longestStreak,并进入下一个循环遍历;
 3. 循环遍历结束后,返回最大连续次数longestStreak;

代码示例(C#)

public int LongestConsecutive(int[] nums)
{
    var numSet = new HashSet<int>(nums);
    //记录最大连续元素个数
    int longestStreak = 0;

    foreach (int num in numSet)
    {
        //存在跟当前元素连续的值
        if (!numSet.Contains(num - 1))
        {
            int currentNum = num;
            int currentStreak = 1;

            //每匹配到后面连续的元素,当前最大连续元素个数+1
            while (numSet.Contains(currentNum + 1))
            {
                currentNum += 1;
                currentStreak += 1;
            }

            //最大连续元素个数取当前最大连续元素和记录的最大连续元素个数两者最大者
            longestStreak = Math.Max(longestStreak, currentStreak);
        }
    }

    return longestStreak;
}                                          

复杂度

  • 时间复杂度O (n).
  • 空间复杂度O (n).

附录

img_8f0a90f3cbaa0e044fb8bf7b13c4317b.jpe

文章作者:原子蛋
文章出处:https://www.cnblogs.com/lizzie-xhu/
个人网站:https://www.lancel0t.cn/
个人博客:https://blog.lancel0t.cn/
微信公众号:原子蛋Live+
扫一扫左侧的二维码(或者长按识别二维码),关注本人微信公共号,获取更多资源。
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利。

目录
相关文章
|
5月前
|
算法
动态规划算法学习四:最大上升子序列问题(LIS:Longest Increasing Subsequence)
这篇文章介绍了动态规划算法中解决最大上升子序列问题(LIS)的方法,包括问题的描述、动态规划的步骤、状态表示、递推方程、计算最优值以及优化方法,如非动态规划的二分法。
116 0
动态规划算法学习四:最大上升子序列问题(LIS:Longest Increasing Subsequence)
|
算法 Java 程序员
【手绘算法】力扣 3 无重复的最长字符串(Longest Substring Without Repeating Characters)
Hi,大家好,我是Tom。一个美术生转到Java开发的程序员。今天给大家分享的是力扣题第3题,无重复的最长字符串。在解题过程中,也会手写一些伪代码。当然,如果想要完整的源码的话,可以到我的个人主页简介中获取。 这道题呢属于中等难度,评估为四颗星,它的通过率只有39%。
112 0
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于生物地理算法的MLP多层感知机优化matlab仿真
本程序基于生物地理算法(BBO)优化MLP多层感知机,通过MATLAB2022A实现随机数据点的趋势预测,并输出优化收敛曲线。BBO模拟物种在地理空间上的迁移、竞争与适应过程,以优化MLP的权重和偏置参数,提升预测性能。完整程序无水印,适用于机器学习和数据预测任务。
|
20小时前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于GA遗传算法的拱桥静载试验车辆最优布载matlab仿真
本程序基于遗传算法(GA)实现拱桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真,旨在自动化确定车辆位置以满足加载效率要求(0.95≤ηq≤1.05),目标是使ηq尽量接近1,同时减少车辆数量和布载耗时。程序在MATLAB 2022A版本下运行,展示了工况1至工况3的测试结果。通过优化模型,综合考虑车辆重量、位置、类型及车道占用等因素,确保桥梁关键部位承受最大荷载,从而有效评估桥梁性能。核心代码实现了迭代优化过程,并输出最优布载方案及相关参数。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
本内容主要介绍一种基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测技术及MQAM调制类型识别方法。完整程序运行效果无水印,需使用Matlab2022a版本。核心代码包含详细中文注释与操作视频。理论概述中提到,传统人脸识别易受非活体攻击影响,而MobileNet通过轻量化的深度可分离卷积结构,在保证准确性的同时提升检测效率。活体人脸与非活体在纹理和光照上存在显著差异,MobileNet可有效提取人脸高级特征,为无线通信领域提供先进的调制类型识别方案。
|
21小时前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于LSB最低有效位的音频水印嵌入提取算法FPGA实现,包含testbench和MATLAB对比
本项目展示了一种基于FPGA的音频水印算法,采用LSB(最低有效位)技术实现版权保护与数据追踪功能。使用Vivado2019.2和Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法通过修改音频采样点的最低有效位嵌入水印,人耳难以察觉变化。然而,面对滤波或压缩等攻击时,水印提取可能受影响。该项目运行效果无水印干扰,适合实时应用场景,核心逻辑简单高效,时间复杂度低。
|
4天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于BBO生物地理优化的三维路径规划算法MATLAB仿真
本程序基于BBO生物地理优化算法,实现三维空间路径规划的MATLAB仿真(测试版本:MATLAB2022A)。通过起点与终点坐标输入,算法可生成避障最优路径,并输出优化收敛曲线。BBO算法将路径视为栖息地,利用迁移和变异操作迭代寻优。适应度函数综合路径长度与障碍物距离,确保路径最短且安全。程序运行结果完整、无水印,适用于科研与教学场景。
|
9天前
|
资源调度 算法 数据可视化
基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF
本项目基于MATLAB2022A实现IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪仿真,对比EKF和UKF的性能。通过仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线,展示三种滤波器的精度差异。核心程序包括数据处理、误差计算及可视化展示。IEKF通过多次迭代线性化过程,增强非线性处理能力;UKF避免线性化,使用sigma点直接处理非线性问题;EKF则通过一次线性化简化处理。
|
11天前
|
算法 数据安全/隐私保护
基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法的matlab仿真
本程序基于二次规划优化的OFDM系统PAPR抑制算法,旨在降低OFDM信号的高峰均功率比(PAPR),以减少射频放大器的非线性失真并提高电源效率。通过MATLAB2022A仿真验证,核心算法通过对原始OFDM信号进行预编码,最小化最大瞬时功率,同时约束信号重构误差,确保数据完整性。完整程序运行后无水印,展示优化后的PAPR性能提升效果。