Longest Consecutive Sequence
Detailed guide and Python implementation for the 'Longest Consecutive Sequence' problem.
1. 学ぶ
The 'Longest Consecutive Sequence' problem is a key challenge in the Arrays & Hashing section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Longest Consecutive Sequence.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Longest Consecutive Sequence carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- 配列とハッシュのアプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の配列とハッシュ問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなど、配列とハッシュに固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- 有効な回文 ---パイセップ--- 「有効な回文」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- すべての大文字を小文字に変換し、英数字以外の文字をすべて削除した後、前から見ても後ろから読んでも同じ場合、そのフレーズは回文です。英数字には文字と数字が含まれます。 文字列 __PYCODE_0__ を指定すると、回文の場合は __PYCODE_1__ を返し、それ以外の場合は __PYCODE_2__ を返します。 関数 __PYCODE_3__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 2つのポインター ---パイセップ--- 「有効な回文」問題は、ツー ポインタ セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。 ---パイセップ--- アルゴリズム工学 ---パイセップ--- 競技プログラミング ---パイセップ--- 技術的評価 ---パイセップ--- Valid Palindrome のロジック フローを視覚化します。 ---パイセップ--- 有効な回文の問題文を注意深く読んでください。 ---パイセップ--- 単純な反復ソリューションの草案を作成します。 ---パイセップ--- 冗長な計算を探します。 ---パイセップ--- プロセスを高速化するには、ハッシュまたはソートを使用します。 ---パイセップ--- 実稼働標準に合わせてコードをクリーンアップします。 ---パイセップ--- 空の入力構造体 ---パイセップ--- 単一要素入力 ---パイセップ--- 大きな数値限界 ---パイセップ--- ツー ポインタ アプローチのロジックを説明してください。 ---パイセップ--- null または空の入力などの特殊なケースについて説明します。 ---パイセップ--- 標準の 2 ポインタ問題のプロパティが適用されます。 ---パイセップ--- セットやヒープなどの Two Pointers 固有のデータ構造の使用を検討してください。 ---パイセップ--- ツーサムⅡ ---パイセップ--- 「Two Sum II」問題の詳細なガイドと __PYTERM_0__ 実装。 ---パイセップ--- すでに非降順でソートされている 1 インデックスの整数配列 __PYCODE_0__ を指定すると、合計が特定の __PYCODE_1__ 数値になる 2 つの数値を見つけます。 2 つの数値 __PYCODE_2__ と __PYCODE_3__ のインデックスに 1 を加えたものを、長さ 2 の整数配列 __PYCODE_4__ として返します。 同じ要素を 2 回使用することはできません。ソリューションでは、一定の追加スペースのみを使用する必要があります。 関数 __PYCODE_5__ を作成します。 ---パイセップ--- トップ150インタビュー ---パイセップ--- 2つのポインター ---パイセップ--- 「Two Sum II」問題は、Two Pointers セクションの重要な課題です。 ---パイセップ--- この実装は、__PYTERM_0__ の簡単なレベルのロジックに焦点を当てています。 ---パイセップ--- 当社は、提供するソリューションにおいて技術的な正確さとコードの読みやすさを優先します。
問題提起
Given an unsorted array of integers nums, return the length of the longest consecutive elements sequence.
You must write an algorithm that runs in O(n) time.
Write a function longestConsecutive(nums: List[int]) -> int.
- •0 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^9 <= nums[i] <= 10^9
例
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
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
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 longestブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
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
Standard Arrays & Hashing problem properties apply.
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