这道题中要求时间复杂度为O(n)，首先我们可以知道的是，如果先对数组排序再计算其最长连续序列的时间复杂度是O(nlogn)，所以不能用排序的方法。我一开始想是不是应该用动态规划来解，发现其并不符合动态规划的特征。最后采用类似于LRU_Cache中出现的数据结构（集快速查询和顺序遍历两大优点于一身）来解决问题。具体来说其数据结构是HashMap<Integer,LNode>，key是数组中的元素，所有连续的元素可以通过LNode的next指针相连起来。
总体思路是，顺序遍历输入的数组元素，对每个元素先看下HashMap的key中是否已经有这个元素，如果有则无需做任何事情，如果有，再看下这个元素的左邻居也就是比它小1的元素是否在，如果在的话把左邻居的LNodel的next指针指到当前这个元素的LNode，然后再看右邻居的元素是否存在hashmap中，如果在，则把当前指针的next指到右邻居节点上，通过反复这样的操作，最后所有连续的sequece的LNode都被连在一起。
之后再计算哪个连续的链表长度最长。
下面是AC代码：
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 }
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LeetCode OJ - Longest Consecutive Sequence
原文：http://www.cnblogs.com/echoht/p/3694584.html