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代码随想录算法训练营第52天 |300、674、718
300. 最长递增子序列
题目描述
给你一个整数数组 nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度。
子序列 是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
示例1:
输入:
n
u
m
s
=
[
10
,
9
,
2
,
5
,
3
,
7
,
101
,
18
]
nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
nums=[10,9,2,5,3,7,101,18]
输出:
4
4
4
示例2:
输入:
n
u
m
s
=
[
0
,
1
,
0
,
3
,
2
,
3
]
nums = [0,1,0,3,2,3]
nums=[0,1,0,3,2,3]
输出:
4
4
4
示例3:
输入:
n
u
m
s
=
[
7
,
7
,
7
,
7
,
7
,
7
,
7
]
nums = [7,7,7,7,7,7,7]
nums=[7,7,7,7,7,7,7]
输出:
1
1
1
思路
子序列问题是动态规划中的经典问题,但我第一次做完全不知道应该咋写,直接上答案。
1、dp[i]的定义
dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度
2、状态转移方程
位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列+1的最大值
dp[i] = max(dp[i],dp[j]+1)
3、dp[i]的初始化
每个都至少为1
4、遍历顺序
i从前到后,j从0到i-1
解法
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
int[] dp = new int[nums.length];
Arrays.fill(dp,1);
for(int i = 0;i<dp.length;i++){
for(int j = 0;j<i;j++){
if(nums[i] > nums[j]){
dp[i] = Math.max(dp[i],dp[j]+1);
}
}
}
int res = 0;
for(int i = 0;i<dp.length;i++){
res = Math.max(res,dp[i]);
}
return res;
}
}
总结
本题是第一个子序列的动态规划应用,好好看,好好学。
674. 最长连续递增序列
题目描述
给定一个未经排序的整数数组,找到最长且 连续递增的子序列,并返回该序列的长度。
连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r(l < r)确定,如果对于每个 l <= i < r,都有 nums[i] < nums[i + 1] ,那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], …, nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。
示例1:
输入:
n
u
m
s
=
[
1
,
3
,
5
,
4
,
7
]
nums = [1,3,5,4,7]
nums=[1,3,5,4,7]
输出:
3
3
3
示例2:
输入:
n
u
m
s
=
[
2
,
2
,
2
,
2
,
2
]
nums = [2,2,2,2,2]
nums=[2,2,2,2,2]
输出:
1
1
1
思路
1、dp[i]表示以下标i为结尾的连续递增子序列的长度为dp[i]
2、如果nums[i]>nums[i-1]则以i为结尾的连续递增子序列长度一定等于以i-1为结尾的连续递增子序列长度+1.
3、dp[i]初始化为1
解法
class Solution {
public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
int[] dp = new int[nums.length];
for(int i = 0;i<dp.length;i++){
dp[i] = 1;
}
int res = 1;
for(int i = 0;i<nums.length-1;i++){
if(nums[i+1] > nums[i]){
dp[i+1] = dp[i]+1;
}
res = res > dp[i+1] ? res : dp[i+1];
}
return res;
}
}
总结
本题和上一题相比,区别在于必须要连续,那么其实就只需要比较nums[i]和nums[i-1]而不需要再遍历j了。
718. 最长重复子数组
题目描述
给两个整数数组 nums1 和 nums2 ,返回 两个数组中 公共的 、长度最长的子数组的长度 。
示例1:
输入:
n
u
m
s
1
=
[
1
,
2
,
3
,
2
,
1
]
,
n
u
m
s
2
=
[
3
,
2
,
1
,
4
,
7
]
nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,7]
nums1=[1,2,3,2,1],nums2=[3,2,1,4,7]
输出:
3
3
3
示例2:
输入:
n
u
m
s
1
=
[
0
,
0
,
0
,
0
,
0
]
,
n
u
m
s
2
=
[
0
,
0
,
0
,
0
,
0
]
nums1 = [0,0,0,0,0], nums2 = [0,0,0,0,0]
nums1=[0,0,0,0,0],nums2=[0,0,0,0,0]
输出:
5
5
5
思路
1、确定dp数组以及下标含义
dp[i][j]:表示以下标i-1为结尾的A和以下标j-1为结尾的B,最长重复子数组的长度为dp[i][j]
2、确定递推公式
当A[i-1]和B[j-1]相等的时候,dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1
解法
class Solution {
public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
int result = 0;
int[][] dp = new int[nums1.length+1][nums2.length+1];
for(int i = 1;i<nums1.length+1;i++){
for(int j = 1;j<nums2.length+1;j++){
if(nums1[i-1] == nums2[j-1]){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
result = Math.max(result,dp[i][j]);
}
}
}
return result;
}
}
总结
本题要特别注意的就是dp数组含义的确定,这个是真的不太好想。