【Leetcode算法题】594. 最长和谐子序列

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By Long Luo

今天Leetcode的每日一题是：594. 最长和谐子序列，题目如下：

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594. 最长和谐子序列

和谐数组是指一个数组里元素的最大值和最小值之间的差别 **正好是 `1`** 。
现在，给你一个整数数组 `nums` ，请你在所有可能的子序列中找到最长的和谐子序列的长度。
数组的子序列是一个由数组派生出来的序列，它可以通过删除一些元素或不删除元素、且不改变其余元素的顺序而得到。

示例 1：
输入：nums = [1,3,2,2,5,2,3,7]
输出：5
解释：最长的和谐子序列是 [3,2,2,2,3]

示例 2：
输入：nums = [1,2,3,4]
输出：2

示例 3：
输入：nums = [1,1,1,1]
输出：0

提示：
1 <= nums.length <= 2 * 10^4
-10^9 <= nums[i] <= 10^9

方法一：HashMap

思路与算法：

首先想到的方法是2个循环，找到最长的子序列。但是没有AC，因为会遇到一个问题，第1个值确定之后，第2个值是比第一个值小1还是大1呢？根据遇到的第一个值，得到的可能不是正确的答案！

于是想到了使用HashMap，首先遍历一次，获取各个元素的多少。第二次遍历，则再使用第2个Map，用于存储之前已出现的数值，然后计算出最长的一个子数列，代码如下所示：

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public int findLHS(int[] nums) {
    int len = nums.length;
    int ans = 0;
    Map<Integer, Integer> freq = new HashMap<>();
    for (int x : nums) {
        freq.put(x, freq.getOrDefault(x, 0) + 1);
    }

    Map<Integer, Integer> has = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < len; i++) {
        has.put(nums[i], has.getOrDefault(nums[i], 0) + 1);
        if (freq.getOrDefault(nums[i] + 1, 0) == 0 && freq.getOrDefault(nums[i] - 1, 0) == 0) {
            continue;
        }
        int plus = freq.get(nums[i]) - has.get(nums[i]) + 1 + freq.getOrDefault(nums[i] + 1, 0) - has.getOrDefault(nums[i] + 1, 0);
        int minus = freq.get(nums[i]) - has.get(nums[i]) + 1 + freq.getOrDefault(nums[i] - 1, 0) - has.getOrDefault(nums[i] - 1, 0);
        ans = Math.max(ans, Math.max(plus, minus));
    }

    return ans;
}

复杂度分析：

  • 时间复杂度：O(N)O(N)，其中NN是数组nums\textit{nums}的长度。

  • 空间复杂度：O(N)O(N)，其中NN是数组nums\textit{nums}的长度，使用了2个HashMap，因此空间复杂度度为O(N)O(N)。

方法二：优化HashMap

思路与算法：

分析方法一，我们发现实际上可以存在很多优化空间，第二个HashMap是没有必要的，因为明显是重复计算了，于是我们有了下面的优化代码：

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public int findLHS(int[] nums) {
    int ans = 0;
    Map<Integer, Integer> freq = new HashMap<>();
    for (int x : nums) {
        freq.put(x, freq.getOrDefault(x, 0) + 1);
    }

    for (int x : nums) {
        if (freq.getOrDefault(x + 1, 0) == 0 && freq.getOrDefault(x - 1, 0) == 0) {
            continue;
        }
        int plus = freq.get(x) + freq.getOrDefault(x + 1, 0);
        int minus = freq.get(x) + freq.getOrDefault(x - 1, 0);
        ans = Math.max(ans, Math.max(plus, minus));
    }

    return ans;
}

上述代码还存在优化的空间，因为注意到会出现重复的数值，所以我们可以只迭代Map中的key值即可，代码如下：

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public int findLHS(int[] nums) {
    int ans = 0;
    Map<Integer, Integer> freq = new HashMap<>();
    for (int x : nums) {
        freq.put(x, freq.getOrDefault(x, 0) + 1);
    }

    for (int key : freq.keySet()) {
        if (freq.containsKey(key + 1)) {
            int temp = freq.get(key) + freq.get(key + 1);
            ans = Math.max(ans, temp);
        }
    }

    return ans;
}

复杂度分析：

  • 时间复杂度：O(N)O(N)，其中NN是数组nums\textit{nums}的长度。

  • 空间复杂度：O(N)O(N)，其中NN是数组nums\textit{nums}的长度，使用了1个HashMap，因此空间复杂度度为O(N)O(N)。

方法三：排序 + 双指针

思路与算法：

虽然题干说不能修改数字顺序，所以最开始我并没有想到排序，但实际上我们分析可以看出和排序无关，因为最大最小之差为11，所以实际是和数字顺序无关的。

所以我们可以将数组按照从小到大进行排序，然后依次找到相邻两个连续相同元素的子序列，检查该这两个子序列的元素的之差是否为11。

利用滑动窗口的做法，left\textit{left}指向第一个连续相同元素的子序列的第一个元素，right\textit{right}指向相邻的第二个连续相同元素的子序列的末尾元素，如果满足二者的元素之差为11，则当前的和谐子序列的长度即为两个子序列的长度之和，等于right−left+1\textit{right} - \textit{left} + 1。

代码如下所示：

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public int findLHS(int[] nums) {
    Arrays.sort(nums);
    int len = nums.length;
    int left = 0;
    int ans = 0;
    for (int right = 0; right < len; right++) {
        while (nums[right] - nums[left] > 1) {
            left++;
        }

        if (nums[right] - nums[left] == 1) {
            ans = Math.max(ans, right - left + 1);
        }
    }

    return ans;
}

复杂度分析：

  • 时间复杂度：O(Nlog⁡N)O(N\log N)，其中NN是数组nums\textit{nums}的长度。因为需要对数组进行排序，花费的时间复杂度为O(Nlog⁡N)O(N\log N)，然后利用双指针遍历数组花费的时间为O(2N)O(2N)，总的时间复杂度T(N)=O(Nlog⁡N)+O(2N)=O(Nlog⁡N)T(N) = O(N\log N) + O(2N) = O(N\log N)。

  • 空间复杂度：O(1)O(1)，需要常数个空间保存中间变量。