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  • Longest Consecutive Sequence

    事实上网上关于leetcode的题目的答案已经相当多了,这也是为啥我自己不把每道题目都贴出来的原因,认为分析得没人好。代码也没别人的精简。

    只是,这道题目看到网上有不少做法跟实际要求的O(n)复杂度不太符合。所以特别粘贴出来,也正好记录下自己的一些想法。

     

    说实话。在第二遍做这道题目的时候,我还是没可以把最为完好的解法想出来,可以想到的是利用hash表以序列值为key,1(仅仅是简单做个标记)为val。把序列保存起来,利用hash表O(1)的插入,查询复杂度来满足题目复杂度要求。这道题目的解法事实上不难,就是遍历num中的每一个元素,然后分别以num[i] - 1和num[i] + 1的顺序扫描,看能否构成连续的序列。

    这道题目有两个地方须要注意,看到别人使用set,map来做。尽管原理是对的。可是因为从容器实现角度来看,它们都是基于红黑树来实现的,其插入。查找复杂度为O(log n),故事实上并不满足题目要求。此外。另一点也非常重要,就是每次扫描到连续序列的时候,必须把相应的元素从hash表中删除,这样才可以保证每一个元素仅仅被扫描一次。否则复杂度也并不是O(n)(假如不删除表中元素提交的话。会time limit exceed)。注意到以上两点后,相信写代码实现就不难了。

    此外,我自己还犯过一个错。就是遍历元素的时候,一開始直接对hash表进行遍历,结果删除元素的时候会对迭代器产生影响而导致程序崩溃。后来改成对num的元素进行遍历就行了。事实上本来就该这么做。一时间没想通。

    。。好了,能AC的代码例如以下。可能写的比較丑陋,望轻拍~

    class Solution {
    public:
        int longestConsecutive(vector<int> &num) {
            if (num.size() <= 1)
                return num.size();
                
            unordered_map<int, int> table;
            for (int i = 0; i < num.size(); i++)
                table.insert(make_pair(num[i], 1));
                
            int maxLen = 0;
            int len;
    
            for (int i = 0; i < num.size(); i++)
            {
                len = 1;
                if (table[num[i]] == 1)
                {
                    for (int j = num[i] - 1; ; j--)
                    {
                        if (table.find(j) != table.end())
                        {
                            len++;
                            table.erase(j);
                        }
                        else
                            break;
                    }
                    for (int j = num[i] + 1; ; j++)
                    {
                        if (table.find(j) != table.end())
                        {
                            len++;
                            table.erase(j);
                        }
                        else
                            break;
                    }
                    if (len > maxLen)
                        maxLen = len;
                    
                }
            }
            
            return maxLen;
        }
    };


     

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