• Python面试宝典第11题:最长连续序列


    题目

            给定一个未排序的整数数组 nums ,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

            示例 1:

    1. 输入:nums = [100,4,200,1,3,2]
    2. 输出:4
    3. 解释:最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4

            示例 2:

    1. 输入:nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
    2. 输出:9

    排序法

            排序法在最坏情况下的时间复杂度为O(nlogn),不满足本题时间复杂度为O(n)的要求。但它提供了一个不同的解题视角,还是值得我们学习一下的。使用排序法求解本题的主要步骤如下。

            1、首先,将输入数组nums进行排序。这一步的目的是使得连续的数字相邻,便于后续遍历查找连续序列。

            2、对排序后的数组进行遍历,并初始化两个变量。其中,current_streak用于记录当前连续序列的长度,longest_streak用于记录遇到的最长连续序列的长度。

            3、在遍历过程中,比较当前元素与前一个元素的关系。如果当前元素正好比前一个元素大1,则说明它们属于同一个连续序列,此时current_streak加1。否则,说明遇到了新的序列起点,此时更新longest_streak(如果current_streak大于longest_streak),并将current_streak重置为1。

            注意:需要对数组中存在相同元素的情况进行额外处理,以避免重复元素导致的误判。

            根据上面的算法步骤,我们可以得出下面的示例代码。

    1. def get_longest_consecutive_by_sort(nums):
    2. if not nums:
    3. return 0
    4. nums.sort()
    5. longest_streak = 1
    6. current_streak = 1
    7. for i in range(1, len(nums)):
    8. # 避免重复元素导致的误判
    9. if nums[i] != nums[i-1]:
    10. if nums[i] == nums[i-1] + 1:
    11. current_streak += 1
    12. else:
    13. longest_streak = max(longest_streak, current_streak)
    14. current_streak = 1
    15. return max(longest_streak, current_streak)
    16. print(get_longest_consecutive_by_sort([100, 4, 200, 1, 3, 2]))
    17. print(get_longest_consecutive_by_sort([0, 3, 7, 2, 5, 8, 4, 6, 0, 1]))

    哈希法

            使用哈希法的基本思想如下:首先,将所有数组中的元素添加到哈希集合中,以便快速查询一个数字是否已存在。然后,遍历数组中的每个元素,对于每个元素,检查它是否是某个连续序列的起始点(即检查num - 1不在哈希集合中)。如果是起始点,则尝试向后扩展序列,同时更新最长序列长度。为了避免重复计算,每当我们确定了一个数字属于某个连续序列时,就将其从哈希集合中移除。使用哈希法求解本题的主要步骤如下。

            1、初始化。创建一个空的哈希集合num_set,用来存储数组中的所有数字。

            2、填充哈希集合。遍历数组nums,将所有元素添加到哈希集合num_set中。

            3、遍历并检查连续性。再次遍历数组nums,对于每个元素,检查它是否能作为连续序列的起点,即检查 num - 1 是否不在 num_set 中。

            4、扩展序列并更新长度。如果找到了一个起点,就尝试通过不断检查 num + 1 是否在 num_set 中来扩展序列,并相应地更新最长序列长度。

            5、移除已访问元素。在扩展序列的过程中,将访问过的数字从 num_set 中移除,以避免之后的重复计算。

            6、返回找到的最长连续序列的长度。

            根据上面的算法步骤,我们可以得出下面的示例代码。

    1. def get_longest_consecutive_by_hash(nums):
    2. if not nums:
    3. return 0
    4. num_set = set(nums)
    5. longest_streak = 0
    6. for num in num_set:
    7. if num - 1 not in num_set:
    8. current_num = num
    9. current_streak = 1
    10. while current_num + 1 in num_set:
    11. current_num += 1
    12. current_streak += 1
    13. longest_streak = max(longest_streak, current_streak)
    14. return longest_streak
    15. print(get_longest_consecutive_by_hash([100, 4, 200, 1, 3, 2]))
    16. print(get_longest_consecutive_by_hash([0, 3, 7, 2, 5, 8, 4, 6, 0, 1]))

    总结

            使用哈希法求解本题时,每个元素仅被访问两次:一次加入哈希集合,另一次作为序列起点检查。遍历和序列扩展操作均在常数时间内完成,故总的时间复杂度为O(n),满足本题的要求。另外,哈希法需要额外的空间来存储哈希集合。最坏情况下,数组中的所有元素都是唯一的,因此哈希集合将存储n个元素,空间复杂度为O(n)。

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/hope_wisdom/article/details/140368500