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并查集定义

LeetCode128.最长连续序列

先去重再sort：

改进去重的方法：

参考：

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并查集定义

在计算机科学中，并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不交集（Disjoint Sets）的合并及查询问题。有一个联合-查找算法（Union-find Algorithm）定义了两个用于此数据结构的操作：

    Find：确定元素属于哪一个子集。它可以被用来确定两个元素是否属于同一子集。
    Union：将两个子集合并成同一个集合。
    由于支持这两种操作，一个不相交集也常被称为联合-查找数据结构（Union-find Data Structure）或合并-查找集合（Merge-find Set）。

为了更加精确的定义这些方法，需要定义如何表示集合。一种常用的策略是为每个集合选定一个固定的元素，称为代表，以表示整个集合。接着，Find(x)Find(x)Find(x) 返回 xxx 所属集合的代表，而 Union 使用两个集合的代表作为参数。

LeetCode128.最长连续序列

先去重再sort：

不满足O(N)复杂度的要求，但是却可以击败99%，离谱……

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        if (nums.empty())
            return 0;
        int ans = 1, len = 0;
        // 去重
        unordered_set<int> s(nums.begin(), nums.end());
        vector<int> v(s.begin(), s.end());
        sort(v.begin(), v.end());
        for (int i = 1; i < v.size(); i++) {
            if (v[i] == v[i - 1] + 1) {
                len++;
            } else {
                if (len == 0) {
                    continue;
                } else {
                    ans = max(ans, len + 1);
                    len = 0;
                }
            }
        }
        // 进行到最后一个字符的时会出现统计疏漏，需要特别判断一下
        if (len != 0) {
            ans = max(ans, len + 1);
            len = 0;
        }
        return ans;
    }
};

改进去重的方法：

很快提高了空间复杂度！理论上时间复杂度是有提高的，但是LeetCode大数测试点肯定是有问题的……

class Solution {
public:
    int longestConsecutive(vector<int>& nums) {
        if (nums.empty())
            return 0;
        int ans = 1, len = 0;
        sort(nums.begin(), nums.end());
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            if (nums[i] == nums[i - 1]) // 改进去重的过程
                continue;
            if (nums[i] == nums[i - 1] + 1) {
                len++;
            } else {
                if (len == 0) {
                    continue;
                } else {
                    ans = max(ans, len + 1);
                    len = 0;
                }
            }
        }
        // 进行到最后一个字符的时会出现统计疏漏，需要特别判断一下
        if (len != 0) {
            ans = max(ans, len + 1);
            len = 0;
        }
        return ans;
    }
};

参考：

• 力扣