LeetCode高频题128. 最长连续序列，经常被互联网大厂面试考到

提示：本题是系列LeetCode的150道高频题，你未来遇到的互联网大厂的笔试和面试考题，基本都是从这上面改编而来的题目
互联网大厂们在公司养了一大批ACM竞赛的大佬们，吃完饭就是设计考题，然后去考应聘人员，你要做的就是学基础树结构与算法，然后打通任督二脉，以应对波云诡谲的大厂笔试面试题！
你要是不扎实学习数据结构与算法，好好动手手撕代码，锻炼解题能力，你可能会在笔试面试过程中，连题目都看不懂！比如华为，字节啥的，足够让你读不懂题

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文章目录

• LeetCode高频题128. 最长连续序列，经常被互联网大厂面试考到
• • @[TOC](文章目录)
• 题目
• 一、审题
• 最巧妙的方法，就是用set去找那个最小的开头，然后一串撸下去，把长度收集起来，6得很
• 还有一个比较中规中矩的办法，用俩哈希表记录每个数x所在的段首，段尾，这样把最长长度更新出来
• 总结

题目

给定一个未排序的整数数组 nums ，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。

请你设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/longest-consecutive-sequence
著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。

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一、审题

示例 1：

输入：nums = [100,4,200,1,3,2]
输出：4
解释：最长数字连续序列是 [1, 2, 3, 4]。它的长度为 4。
示例 2：

输入：nums = [0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]
输出：9

提示：

0 <= nums.length <= 105
-109 <= nums[i] <= 109

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基本上都是o（n）复杂度一遍搞定

最巧妙的方法，就是用set去找那个最小的开头，然后一串撸下去，把长度收集起来，6得很

这个方法啥意思呢？

就是说，你把arr所有元素放入set中

从arr的i=0–N-1遍历一遍
核查每一个元素x
（1）如果x-1在set中，显然x不能做一个最长连续序列的开头，你看看是不是，因为x开头不可能最长啊，x-1还在呢，x-1会那个最长的序列更长

你看看上面的x=2
x-1=1，1在set中，显然2不能作为一个最长连续序列的开头，因为它开头的话，长度3
咋着也没有1开头的长度4长

（2）如果发你发现x-1竟然，没有在set中，x就可以做一个最小的开头
比如
x=1，x-1=0，0不在set中，显然，可能从1开始的序列，是最长的连续序列

这么一搞的话，你也不会多遍历，因为下一次要再开头找得是x=6了，这样x-5不在set中
不过下次x=100，很短的，再撸一条新的序列也没用，干不过4这个长度

okay，思想你应该OK了
撸代码就是控制x能作为开头的情况下，去找，更新最大长度
一遍o（n）遍历问完就搞定

手撕代码：

public int longestConsecutive(int[] nums) {
            if (nums == null || nums.length == 0) return 0;
            if (nums.length == 1) return 1;

            int N = nums.length;
            int max = 1;
            HashSet<Integer> set = new HashSet<>();
            for (int i = 0; i < N; i++) {
                set.add(nums[i]);
            }
            //（1）如果x-1在set中，显然x不能做一个最长连续序列的开头，
            // 你看看是不是，因为x开头不可能最长啊，x-1还在呢，x-1会那个最长的序列更长

            //（2）如果发你发现x-1竟然，没有在set中，x就可以做一个最小的开头
            for(Integer x: nums){
                int len = 1;//如果开头OK，就是x自己一个长度
                if (!set.contains(x - 1)){
                    //x就是一个合适的开头
                    int num = x;//从x开头算
                    while (set.contains(num + 1)){
                        len++;//x+1也在，OK连续了
                        num++;
                    }
                    //啥时候断开，OK更新max
                    max = Math.max(max, len);
                }
                //统计过的一定不会来了，因此o（n）
            }

            return max;
        }
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绝对OK
测试一把：

    public static void test(){
        int[] arr = {100, 200, 3, 2, 1, 4};
        Solution solution = new Solution();
        System.out.println(solution.longestConsecutive(arr));
    }

    public static void main(String[] args) {
        test();
    }
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结果：

LeetCode测试

额，虽然o（n），但是，应该说，set那个地方，加入，包括set的查询，实际上有点费时间了
下面看看还能否提速

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还有一个比较中规中矩的办法，用俩哈希表记录每个数x所在的段首，段尾，这样把最长长度更新出来

咋说呢？
俩哈希表mapHead，mapTail
一个记录arr中任意数字x，x做头的这段最长连续子序列的长度是？x做尾部时的这段最长连续子序列的长度是？
比如100, 200, 3, 2, 1, 4，其实4这段做头的话，它最长长度是1，而4做尾的那段连续子序列长度是4

懂？

有了mapH，和mapT
遍历arr中的每一个数x
（0）最开始x来了，直接把x当做单独一段，则x做头长度或者做尾的这段长度自然是1，默认就自己单独做一段呗

（1）然后，立马查询：一定要查一下x-1是不是在mapHead中了？
如果x-1在mapHead中有了，则x的就不能做头，必须从mapHead中删除，同时你还要更新x-1的这段长度
目的就是合并x和x-1所在的两段，构成一个更长的连续子序列

（2）同时查一下x+1是不是在mapTail中了？
如果x+1在mapTail中，则x就不能成尾部，需要删除，更新x+1这段的长度，
目的就是合并x和x+1所在的两段，构成一个更长的连续子序列

懂？这么做就是要保证我们一直更新合并那个最长连续序列，记录他们的首尾位置和长度

比如
100, 200, 3, 2, 1, 4
x从左往右遍历，直到x=1时，咱们map都记录了这些：
100,200，各自都是独立成段，长度都是1

3进来独立成首尾
然后2来独立成首尾，查x-1=1没有，不管，但是x+1=3可是有了的，所以2不可能做尾，3也不可能做头，所以x=3做尾部，最长连续子序列长度暂时是2，2做开头，长度也是2

然后1进来独立成首尾，查x-1没有，不管，但是x+1=2可是有了的，所以1不可能做尾，2也不可能做开头，删除，所以x=1做开头的最长连续子序列长度是3

再来一个4，会是啥情况呢？
查x+1=5，没有，不管
查x-1=3，有的，显然4不能做开头了，3也不可能做结尾了，更新长度
4做结尾的最长连续子序列长为4，同时1开头的长也为4

咦？？？？？

你一定纳闷，我咋知道4更新，1也要更新呢？
你咋知道1要更新呢？

难不成是一个一个从4,3，2,1遍历来的？

不，其实这里根据4所在区间的长度去算出来了的

我们会单独整一个函数，去更新mapHead和mapTail
下面定义一波merge函数，带着map，然后preEnd【这个就是前面一段的首位置】，和curStart【这个是后面一段的尾位置】

咱们的目标就是每当遇到前后两段能连起来，构成一个更长的连续子序列时，
就要合并他们俩，然后记录合并后的头位置，长度，尾位置，长度，俩长度一样

如果前一段目前的结尾preEnd是x-1，则后一段目前的开头curStart就是x
如果前一段目前的结尾preEnd是x，则后一段目前的开头curStart就是x+1

当preEnd是x-1，则curStart就是x，一旦调用这个函数，意味着x-1在mapHead中，我curStart=x不能做头了，x-1=preEnd也不能做尾了
所以map中最终要删除他们俩
——为嘛呢？就是因为我要将前面的尾部拉过来接后面的头部
这样子的话，整体我们就需要整合并之后这段的新的头部preStart，新的尾部curEnd

而新的一段起点preStart是啥呢？preStart实际上是preEnd-mapHead.get(preEnd)+1
mapHead记录的就是x-1所在段的长度，拿过来往前倒腾，就是咱要的头呗！
你细品

就像上面的x=4，preEnd=x-1=3
mapHead.get(preEnd)=3，因此，我们知道真的3所在的这段开头应该是preStart=3-3+1=1

这就是为啥，我来到4这个地方，我知道1那所在段的长度是4，也要更新了，懂了吧？？？

同样的道理！

如果preEnd是x【就是前一段尾部】，则curStart就是x+1【后一段开头】
这里能拼，能合并成一段最长连续序列
意味着，x是不能做尾部的，x+1不能做头的，
因此我需要更新x这一段头部preStart的长度，也要知道x+1那段长度所在尾部curEnd的长度，
这俩既然都合并在一段，那就是相同的长度
curEnd怎么求呢？

curEnd=curStart+mapTail.get(curStart)-1；

比如上面的preEnd=x=2时，curStart=x+1=3
mapTail.get(curStart)=1，因此
最后3作为尾时，除了更新2作为开头的长度为2之外
还要更新curEnd=curStart+mapTail.get(curStart)-1；作为尾的长度也是2，他俩是同一段连续子序列
curEnd=3+1-1=3
因此绿色那俩2代表我们是同一段连续子序列，因此要同时更新

长度2怎么来？
len=curEnd-preStart+1

这个过程很复杂，但是事情就是，mapH，mapT记录着x开头的那段最长子序列长度，x结尾的那段最长子序列长度
随着更多的数来，
咱们拿着preEnd，curStart这两段的长度，合并起来，
找到合并之后这段连续子序列开头preStart和这段的尾部curEnd，
也计算最新的长度，把preStart和curEnd记录到mapHead和mapTail中

过程比较繁杂，但是思想就是这么个思想

手撕代码主要是理解这个更新长度的过程：

    //复习这个合并过程，今天终于自己理清了，有了前一段preEnd，后一段curStart
    //咱们合并这俩，新段的开头preStart搞出来，新段的结尾curEnd搞出来
    //重新计算len，再记录，删除preEnd和curStart
    //返回合并后新段的长度，方便最后更新给max
    public static int mergeReview(HashMap<Integer, Integer> mapH,
                                   HashMap<Integer, Integer> mapT,
                                   int preEnd, int curStart){
        //先推合并之后这段的头尾
        int preStart = preEnd - mapT.get(preEnd) + 1;
        int curEnd = curStart + mapH.get(curStart) - 1;
        //推理新段长度
        int len = curEnd - preStart + 1;

        //然后删除preEnd和curStart，他们被合并了
        mapH.remove(curStart);
        mapT.remove(preEnd);

        //然后加最新这段的头尾和长度
        mapH.put(preStart, len);
        mapT.put(curEnd, len);//OK

        return len;
    }
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有了这个合并mapH和mapT的函数

其实主函数，就是最开始我们说的，一进来x独立成段，长度都是1，
立马查x-1是否在mapHead中，
立马查x=1是否在mapTail中

查x-1时，preEnd=x-1，curStart=x，合并前面x-1这段，和我x这段——返回最新段长度，看看有没有更长，更新给max
查x+1时，preEnd=x，curStart=x+1，合并前面我x这段和后面x+1这段——返回最新段长度，看看有没有更长，更新给max

然后手撕代码：

    //其实主函数，就是最开始我们说的，一进来x独立成段，长度都是1，
    //立马查x-1是否在mapHead中，
    //立马查x=1是否在mapTail中
    //
    //查x-1时，preEnd=x-1，curStart=x，合并前面x-1这段，和我x这段——返回最新段长度，看看有没有更长，更新给max
    //查x+1时，preEnd=x，curStart=x+1，合并前面我x这段和后面x+1这段——返回最新段长度，看看有没有更长，更新给max
    public static int longestConsecutiveReview(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) return 0;

        HashMap<Integer, Integer> mapH = new HashMap<>();
        HashMap<Integer, Integer> mapT = new HashMap<>();

        //先把重复的去掉
        HashSet<Integer> set = new HashSet<>();
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            set.add(nums[i]);
        }

        int max = 1;//最次1
        //遍历，加map，然后查
        for(Integer x : set){
            mapH.put(x, 1);//一进来x独立成段，长度都是1，
            mapT.put(x, 1);

            //查x-1时，preEnd=x-1，curStart=x，合并前面x-1这段
            if(mapT.containsKey(x - 1)){
                int len = mergeReview(mapH, mapT, x - 1, x);
                max = Math.max(max, len);
            }
            //查x+1时，preEnd=x，curStart=x+1，合并前面我x这段和后面x+1这段
            if (mapH.containsKey(x + 1)){
                int len = mergeReview(mapH, mapT, x, x + 1);
                max = Math.max(max, len);
            }
        }

        return max;
    }
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你看主函数的代码，和那个merge的代码，再返回去看我的图
仔细理解这个合并过程

确实复杂，但是速度应该快点

今天我先不验证了，太晚，我回头重新自己手撕代码，然后再来验证

今天我重新写了一下
中间注意把arr重复的元素干掉【arr放入哈希集那】
这里其实会耗时间
测试：

    public static void test(){
//        int[] arr = {100,4,200,1,3,2};//4
        int[] arr = {-7,-1,3,-9,-4,7,-3,2,4,9,4,-9,8,-7,5,-1,-7};//4
        System.out.println(longestConsecutiveLen(arr));
        System.out.println(longestConsecutiveLen1(arr));
        System.out.println("复习：");
        System.out.println(longestConsecutiveReview(arr));
    }

    public static void main(String[] args) {
        test();
    }
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结果：

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复习：
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3是arr没有去重导致map记录混乱了
LeetCode测试：


看来还有办法加速的，我这里啊方法，都是太骚，有点慢
但是做法是对的

等过几天我再想一个更好的招

笔试你先写set那个方法
面试的话，可以跟面试官聊一下这个方法

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总结

提示：重要经验：

1）set可以控制最小的开头
2）哈希表俩记录最长连续子序列的长度，那个过程复杂，关键就是合并过程：咱们的目标就是每当遇到前后两段能连起来，构成一个更长的连续子序列时，就要合并他们俩，然后记录合并后的头位置，长度，尾位置，长度，俩长度一样
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。