您现在的位置是:首页 >技术杂谈 >代码随想录Day53-LeetCode 1143 & 1035 & 53网站首页技术杂谈

代码随想录Day53-LeetCode 1143 & 1035 & 53

阿林-.- 2024-06-03 10:56:09
简介代码随想录Day53-LeetCode 1143 & 1035 & 53

1143-最长公共子序列

题目链接:LeetCode-1143中等
思考

dp[i][j]:长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j]

text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同
如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,那么找到了一个公共元素,所以dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同,
那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列,取最大的。
即:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);

class Solution {
public:
    int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
        vector<vector<int>> dp(text1.size() + 1, vector<int>(text2.size() + 1, 0));
        for (int i = 1; i <= text1.size(); i++) {
            for (int j = 1; j <= text2.size(); j++) {
                if (text1[i - 1] == text2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[text1.size()][text2.size()];
    }
};

1035-不相交的线

题目链接:LeetCode-1035中等
思考:和上题一样

class Solution {
public:
    int maxUncrossedLines(vector<int>& A, vector<int>& B) {
        vector<vector<int>> dp(A.size() + 1, vector<int>(B.size() + 1, 0));
        for (int i = 1; i <= A.size(); i++) {
            for (int j = 1; j <= B.size(); j++) {
                if (A[i - 1] == B[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                } else {
                    dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
                }
            }
        }
        return dp[A.size()][B.size()];
    }
};

53-最大子序和[动态规划]

题目链接:LeetCode-53中等
思考
方法一:暴力 时间复杂度:O(n^2) 空间复杂度:O(1)

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int result=INT32_MIN;
        int count=0;
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            count+=nums[i];
            if(count>result) result=count;
            if(count<=0) count=0;
            cout<<count;
            cout<<result;
        }
        return result;
    }
};

方法二:动态规划 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(1)

class Solution {
public:
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int result = INT32_MIN;
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < nums.size(); i++) {
            count += nums[i];
            if (count > result) { // 取区间累计的最大值(相当于不断确定最大子序终止位置)
                result = count;
            }
            if (count <= 0) count = 0; // 相当于重置最大子序起始位置,因为遇到负数一定是拉低总和
        }
        return result;
    }
};
风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。