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。
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
示例 3：
输入： nums = [1,0,1,2]
输出： 3
动态规划做法：
阅读这道题的时候，看到连续，最长，马上就想到了动态规划来做，感觉比较像最长递增子序列这道题。 代码如下：
class Solution {
public int longestConsecutive(int[] nums) {
int n = nums.length;
int[] dp = new int[n];
Arrays.sort(nums);
Arrays.fill(dp, 1);
int ans = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[i] == nums[j] + 1) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
ans = Math.max(ans, dp[i]);
}
return ans;
}
}
虽然个人感觉这种做法比较好理解，但是也超时了，力扣上时间复杂度要求为O(n)。。。。。 所以要找到别的方法，但是感觉动态规划应该是可以优化的？这一块没有去细想
哈希解法
这道题的本质上是在O(1)时间内找到某一个整数是否存在，我们可以考虑使用哈希表数据结构去存储每一个数是否出现过，再去遍历原数组，但是还有一个问题，在循环的时候肯定还有一层while操作去判断连续的序列，就不是O(n)了，所以就涉及到一个关键优化，每一次循环的时候去判断当前这个数的前一个数是否出现过，如果出现过，我们必定有一次已经循环过当前这个数了，所以可以直接跳过，所以添加了这个优化之后，我们每一次循环实际上从每个连续序列的开头开始操作的，这么一想，好像时间复杂度就是O(n)了，上代码
class Solution {
public int longestConsecutive(int[] nums) {
Map<Integer,Integer> map = new HashMap();
int n = nums.length;
int ans = 0;
for(int i = 0; i < n; i++)
map.put(nums[i],1);
for(int i = 0;i < n; i++) {
if(map.containsKey(nums[i] - 1)) continue;
int next = nums[i] + 1;
int num = 1;
while(map.containsKey(next)){
num++;
next++;
}
if(num > n / 2) return num;
ans = Math.max(num,ans);
}
return ans;
}
}
实际上还有一个优化，没有这个优化力扣是过不了的
if(num > n / 2) return num;
当前的连续序列的长度最终计算大于总的序列长度的一半的时候，就肯定是最长的了，所以就可以结束循环了。 力扣上必须加这个优化才能过。。。
总的来说，这道题就是典型的利用哈希表进行空间换时间的操作，动态规划也可以做，但是需要优化，目前还没有去想，印象中和最长递增子序列的优化应该是有点像的。以后再来填坑吧
