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。
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
方法一：哈希表 思路和算法
我们考虑枚举数组中的每个数 x，考虑以其为起点，不断尝试匹配 x+1,x+2,⋯x+1, x+2,⋯ 是否存在，假设最长匹配到了 x+y，那么以 x 为起点的最长连续序列即为 x,x+1,x+2,⋯ ,x+y,其长度为 y+1，我们不断枚举并更新答案即可。
对于匹配的过程，暴力的方法是 O(n) 遍历数组去看是否存在这个数，但其实更高效的方法是用一个哈希表存储数组中的数，这样查看一个数是否存在即能优化至 O(1) 的时间复杂度。
仅仅是这样我们的算法时间复杂度最坏情况下还是会达到 O(n2)（即外层需要枚举 O(n) 个数，内层需要暴力匹配 O(n) 次），无法满足题目的要求。但仔细分析这个过程，我们会发现其中执行了很多不必要的枚举，如果已知有一个 x,x+1,x+2,⋯ ,x+y, 的连续序列，而我们却重新从 x+1，x+2 或者是 x+y 处开始尝试匹配，那么得到的结果肯定不会优于枚举 x 为起点的答案，因此我们在外层循环的时候碰到这种情况跳过即可。
那么怎么判断是否跳过呢？由于我们要枚举的数 x 一定是在数组中不存在前驱数 x−1 的，不然按照上面的分析我们会从 x−1开始尝试匹配，因此我们每次在哈希表中检查是否存在 x−1即能判断是否需要跳过了。
class Solution {
public int longestConsecutive(int[] nums) {
Set<Integer> num_set = new HashSet<>();
for (int num : nums) {
num_set.add(num);
}
int longSteak = 0;
for (int num : num_set) {
if (!num_set.contains(num - 1)) {
int currNum = num;
int currSteak = 1;
while (num_set.contains(currNum + 1)) {
currNum += 1;
currSteak += 1;
}
longSteak = Math.max(longSteak, currSteak);
}
}
return longSteak;
}
}
