Chuỗi liên tiếp dài nhất
Hướng dẫn chi tiết và cách triển khai Python cho bài toán 'Chuỗi liên tiếp dài nhất'.
1. Tìm hiểu
Bài toán 'Chuỗi liên tiếp dài nhất' là một thách thức chính trong phần Mảng & Băm.
Việc triển khai này tập trung vào logic cấp độ dễ trong Python.
Chúng tôi ưu tiên độ chính xác về mặt kỹ thuật và khả năng đọc mã trong các giải pháp được cung cấp của chúng tôi.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Trực quan hóa luồng logic cho Chuỗi liên tiếp dài nhất.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Đọc kỹ phần trình bày bài toán về Chuỗi liên tiếp dài nhất.
2. Formulate brute force
Soạn thảo một giải pháp lặp lại đơn giản.
3. Identify inefficiency
Tìm các phép tính dư thừa.
4. Optimize search path
Sử dụng hàm băm hoặc sắp xếp để tăng tốc quá trình.
5. Final Implementation
Làm sạch mã cho tiêu chuẩn sản xuất.
Tuyên bố vấn đề
Cho một mảng số nguyên chưa được sắp xếp nums, trả về độ dài của chuỗi phần tử liên tiếp dài nhất.
Bạn phải viết một thuật toán chạy trong thời gian O(n).
Viết hàm longestConsecutive(nums: List[int]) -> int.
- •0 <= len(nums) <= 10^5
- •-10^9 <= nums[i] <= 10^9
Ví dụ
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
- Cấu trúc đầu vào trống
- Đầu vào phần tử đơn
- Giới hạn số lớn
Sẵn sàng để giải quyết?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Thông tin chi tiết và biến thể của cuộc phỏng vấn
Phân tích độ phức tạp
Tại sao thời gian: Directly evaluates all possibilities.
Tại sao không gian: Uses standard local memory.
Tại sao thời gian: Optimized paths reduce total operations.
Tại sao không gian: May trade memory for speed.
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
Mã Python giải pháp tối ưu hóa
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 longestMã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
Mã Brute Force (Bảo vệ spoiler)
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
Áp dụng các thuộc tính vấn đề Mảng & Băm tiêu chuẩn.
Câu hỏi liên quan
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Tài nguyên Python được đề xuất
Mở rộng kiến thức của bạn với các hướng dẫn tương tác, bảng ghi chú và so sánh mã có liên quan.
Vòng lặp Python
Tìm hiểu cách sử dụng vòng lặp Python để lặp lại dữ liệu. Nắm vững các phương pháp hay nhất về vòng lặp for, while, ngắt, tiếp tục và lặp bằng các ví dụ tương tác.
Cách sắp xếp danh sách trong Python
Tìm hiểu cách sắp xếp danh sách trong Python bằng phương thức Sort() và hàm Sort(). Khám phá các ví dụ về sắp xếp khóa tùy chỉnh và thứ tự đảo ngược.
Bảng cheat phương thức chuỗi Python
Hướng dẫn tham khảo đầy đủ về thao tác chuỗi Python. Làm chủ định dạng, tìm kiếm, phân tách, thay thế và kiểm tra thuộc tính chuỗi.
Python vs JavaScript: Ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất?
So sánh toàn diện giữa Python và JavaScript. Khám phá sự khác biệt về cú pháp, hiệu suất, trường hợp sử dụng (phụ trợ so với giao diện người dùng) và các ví dụ về mã hóa.