Séquence consécutive la plus longue
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Séquence consécutive la plus longue ».
1. Apprendre
Le problème de la « séquence consécutive la plus longue » est un défi clé dans la section Tableaux et hachage.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour la séquence consécutive la plus longue.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour la séquence consécutive la plus longue.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Étant donné un tableau d'entiers non triés nums, renvoie la longueur de la séquence d'éléments consécutifs la plus longue.
Vous devez écrire un algorithme qui s'exécute en temps O(n).
Écrivez une fonction longestConsecutive(nums: List[int]) -> int.
- •0 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^9 <= nums[i] <= 10^9
Exemples
nums = [100, 4, 200, 1, 3, 2]
4
The longest consecutive elements sequence is [1, 2, 3, 4]. Its length is 4.
nums = [0, 3, 7, 2, 5, 8, 4, 6, 0, 1]
9
The longest consecutive elements sequence is [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]. Its length is 9.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
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Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def longest_consecutive_opt(nums):
numSet = set(nums)
longest = 0
for n in nums:
if (n - 1) not in numSet:
length = 0
while (n + length) in numSet:
length += 1
longest = max(length, longest)
return longestCode de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def longest_consecutive_brute(nums):
if not nums:
return 0
nums.sort()
longest = 1
curr = 1
for i in range(1, len(nums)):
if nums[i] != nums[i-1]:
if nums[i] == nums[i-1] + 1:
curr += 1
else:
longest = max(longest, curr)
curr = 1
return max(longest, curr)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Arrays & Hashing data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés standard des problèmes de tableaux et de hachage s’appliquent.
Questions connexes
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