力扣HOT100-3 最长连续序列(Java实现)

题目

题目解读

1.给定一个未排序的整数数组 nums，找出其中数字连续的最长序列的长度。

2.注意序列中的元素在原数组中不必连续，只需要数值连续

开始解题

一、排序法

思路：

如果数组是排好序的，那么"连续"就变成了 nums[i] - nums[i-1] == 1。

只需一次遍历，维护当前连续长度 curLen 和全局最大长度 maxLen。

重复元素：排序后相邻元素差值为 0 时，直接跳过，不应影响计数。

断裂处理：差值 > 1 时，更新 maxLen 并重置 curLen。

边界情况：空数组返回 0，单元素数组返回 1；循环结束后还需要再更新一次 maxLen。

核心流程：

1.如果数组长度为 0，直接返回 0。

2.对原数组进行原地排序（Arrays.sort(nums)）。

3.初始化当前长度 curLen = 1，最大长度 maxLen = 1。

4.从 i = 1 开始遍历数组：

如果 nums $i$ - nums $i-1$ == 1：curLen++。

如果差值 > 1：用 curLen 更新 maxLen，然后重置 curLen = 1。

如果差值 == 0：忽略（重复元素）。

6.遍历结束后，用最后一次的 curLen 更新 maxLen（防止最长序列在末尾）。

5.返回 maxLen。

代码

java 复制代码

public int longestConsecutive(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) return 0;
        Arrays.sort(nums);
        int maxLen = 1;
        int curLen = 1;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            int diff = nums[i] - nums[i - 1];
            if (diff == 1) {
                curLen++;
            } else if (diff > 1) {
                maxLen = Math.max(maxLen, curLen);
                curLen = 1;
            }
            // diff == 0 时什么也不做
        }
        return Math.max(maxLen, curLen);
    }

二、哈希集合法（HashSet）

思路：

如果对每个数都去检查 x+1, x+2, ...，会产生大量重复遍历，最坏会退化为 O(n²)。

为此，我们只从序列的起点 开始向后数。一个数 x 是起点的条件是：x-1 不在集合中。

这样，每个数字只会被作为序列的一部分访问一次，总复杂度均摊为 O(n)。

核心流程：

1.将所有数字放入 HashSet<Integer>。

2.初始化 maxLen = 0。

3.遍历集合中的每个数字 num：

如果 num - 1 不在集合中，说明 num 是一个连续序列的起点。

从 num 出发，定义 curNum = num，curLen = 1。

当 curNum + 1 在集合中时，curNum++，curLen++。

用 curLen 更新 maxLen = max(maxLen, curLen)。

4.返回 maxLen。

代码

java 复制代码

public int longestConsecutive(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) return 0;
        // 将所有数存入哈希集合
        Set<Integer> set = new HashSet<>();
        for (int num : nums) {
            set.add(num);
        }
        int maxLen = 0;
        for (int num : set) {
            // 只有当 num 是序列起点时才处理
            if (!set.contains(num - 1)) {
                int curNum = num;
                int curLen = 1;
                while (set.contains(curNum + 1)) {
                    curNum++;
                    curLen++;
                }
                maxLen = Math.max(maxLen, curLen);
            }
        }
        return maxLen;
    }

感谢您能够看到这里，一起见证小何同学的算法学习，如果您有不同的见解，希望能得到您的指点和点悟；如果您是和我一样的同学，也希望这篇文章能对您有所帮助。