最长连续序列
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题目描述
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代码结果
运行时间: 48 ms, 内存: 28.7 MB
// Solution in Java using Streams
// Approach: Similar to the above, but utilizing Java Streams for a more functional style.
// Time Complexity: O(n), Space Complexity: O(n)
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.stream.IntStream;
public class StreamSolution {
public int longestConsecutive(int[] nums) {
if (nums.length == 0) return 0;
Set<Integer> numSet = new HashSet<>();
IntStream.of(nums).forEach(numSet::add);
return numSet.stream().filter(num -> !numSet.contains(num - 1)).mapToInt(num -> {
int currentNum = num;
int currentStreak = 1;
while (numSet.contains(currentNum + 1)) {
currentNum += 1;
currentStreak += 1;
}
return currentStreak;
}).max().orElse(0);
}
}
解释
方法:
该题解使用了并查集的数据结构来解决问题。首先,每个数被初始化为一个集合,其中包含该数自身(作为父节点)和集合大小(初始为1)。接着,遍历所有数字,对于每个数字,检查其相邻的数字(num-1 和 num+1)是否也在数组中。如果相邻数字存在,通过union操作将当前数字与其相邻数字合并为一个集合。union操作中,确保小集合合并到大集合中,并更新集合的大小。最终,通过遍历所有数字,找到最大的集合大小,这就是最长连续序列的长度。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
🦆
在题解中,如何确保并查集的操作是针对数组中实际存在的数字进行合并,避免将不存在的数字错误地合并?
▷🦆
题解中提到的路径压缩技术是如何优化并查集操作的?具体来说,它如何影响查找和合并的效率?
▷🦆
为什么在合并操作中总是选择将较小的集合合并到较大的集合中?这种做法带来了哪些优势?
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