LeetCode OJ - Longest Consecutive Sequence

這道題中要求時間複雜度爲O(n)，首先咱們能夠知道的是，若是先對數組排序再計算其最長連續序列的時間複雜度是O(nlogn)，因此不能用排序的方法。我一開始想是否是應該用動態規劃來解，發現其並不符合動態規劃的特徵。最後採用相似於LRU_Cache中出現的數據結構（集快速查詢和順序遍歷兩大優勢於一身）來解決問題。具體來講其數據結構是HashMap<Integer,LNode>，key是數組中的元素，全部連續的元素能夠經過LNode的next指針相連起來。

整體思路是，順序遍歷輸入的數組元素，對每一個元素先看下HashMap的key中是否已經有這個元素，若是有則無需作任何事情，若是有，再看下這個元素的左鄰居也就是比它小1的元素是否在，若是在的話把左鄰居的LNodel的next指針指到當前這個元素的LNode，而後再看右鄰居的元素是否存在hashmap中，若是在，則把當前指針的next指到右鄰居節點上，經過反覆這樣的操做，最後全部連續的sequece的LNode都被連在一塊兒。

以後再計算哪一個連續的鏈表長度最長。

下面是AC代碼：

1 class LNode{
2     int ele;
3     LNode next;
4     public LNode(int _ele){
5         ele = _ele;
6     }
7 }

 

 1 /**
 2      * Longest Consecutive Sequence
 3      * Given an unsorted array of integers, find the length of the longest consecutive elements sequence.
 4      * O(n)
 5      * @param num
 6      * @return
 7      */
 8     public int longestConsecutive(int[] num){
 9         //the most important data structure;
10         HashMap<Integer,LNode> kv = new HashMap<Integer,LNode>(num.length);
11         int max = 0;
12         for(int n: num){
13             if(!kv.containsKey(n)){
14                 LNode l = new LNode(n);
15                 if(kv.containsKey(n-1))
16                     kv.get(n-1).next = l;
17                 if(kv.containsKey(n+1))
18                     l.next = kv.get(n+1);
19                 kv.put(n, l);
20             }
21         }
22         Iterator<LNode> it =  kv.values().iterator();
23         //k is used to keep tracking those node who has been caculated in other sequences
24         //it is to reduce the time complexity, to insure the O(n) time complexity
25         HashMap<Integer,LNode> k = new HashMap<Integer,LNode>();
26         
27         while(it.hasNext())
28         {
29             LNode temp = it.next();
30             if(!k.containsKey(temp.ele))
31             {
32                 int nu = 1;
33                 while(temp.next!=null){
34                     temp = temp.next;
35                     k.put(temp.ele, temp);
36                     //kv.remove(temp.ele);
37                     nu++;
38                 }
39                 if(nu>max)
40                     max = nu;
41             }
42         }
43         return max;
44     }