最长连续序列

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

简单做法：sort排序，再遍历 时间复杂度O（kklogk）

进阶做法：利用哈希表（Set）来快速检查元素的连续性。具体思路是：将所有元素存入Set中，然后遍历每个元素，若其为序列起点（即无前驱元素），则尝试向后扩展并记录最长序列长度。

function longestConsecutive(nums) {
    const numSet = new Set(nums);
    let longestStreak = 0;

    for (const num of numSet) {
        // 检查是否为序列起点（无前驱元素）
        if (!numSet.has(num - 1)) {
            let currentNum = num;
            let currentStreak = 1;

            // 尝试扩展序列
            while (numSet.has(currentNum + 1)) {
                currentNum += 1;
                currentStreak += 1;
            }

            longestStreak = Math.max(longestStreak, currentStreak);
        }
    }

    return longestStreak;
}

代码解释：

1. 哈希表初始化：将数组元素存入Set，支持O(1)时间的存在性检查。
2. 遍历寻找起点：对于每个元素，若其无前驱元素（即num-1不在Set中），则其为序列起点。
3. 扩展序列：从起点开始不断检查后继元素，累加连续序列的长度。
4. 复杂度分析：
   • 时间复杂度：O(n)。每个元素最多被访问两次（一次插入Set，一次扩展序列）。
   • 空间复杂度：O(n)。主要用于存储哈希表。