LeetCode刷题day59

文章目录

• • 300. 最长递增子序列
  • • • 题目描述
      • 思路分析
      • 参考代码
  • 674. 最长连续递增序列
  • • • 题目描述
      • 思路分析
      • 参考代码
  • 718. 最长重复子数组
  • • • 题目描述
      • 思路分析
      • 参考代码
  • 1143. 最长公共子序列
  • • • 题目描述
      • 思路分析
      • 参考代码
  • 1035. 不相交的线
  • • • 题目描述
      • 思路分析
      • 参考代码

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：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出：4
解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。

示例 2：

输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
输出：4

示例 3：

输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
输出：1

思路分析

最长上升子序列是动规的经典题目，这里dp[i]是可以根据dp[j] （j < i）推导出来的，那么依然用动规五部曲来分析详细一波：

1. dp[i]的定义

dp[i]表示i之前包括i的最长上升子序列的长度.

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.

所以:if(nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i],dp[j]+1)

注意:这里不是要dp[i]与dp[j] + 1进行比较,而是我们要取dp[j] + 1的最大值.

3. dp[i]的初始化

每一个i,对应的dp[i] (即最长上升子序列)起始大小至少都是1.这个很好理解,最少也是自己本身的长度嘛

4. 确定遍历顺序

dp[i]是由0到i-1各个位置的最长升序子序列推导出来的,那么i一定是从前向后遍历的

j其实就是0到i-1,遍历i的循环在外层,遍历j则在内层.也是从前往后遍历

5. 举例推导dp数组

输入：[0,1,0,3,2]，dp数组的变化如下：

参考代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
	if(nums.size()==1){
		return 1;
	}
	vector<int> dp(nums.size(),1);//初始化为1 
	int result = 0;//保存最大序列的结果
	for(int i = 1; i<nums.size();i++) {//外层遍历所有的数 
		for(int j = 0; j < i;j++){//内层遍历概述之前的数,本质是找出小于i所有的序列,如x 
			if(nums[i]>nums[j]){//如果 序列 x的最后一个数字 小于当前的数字,则当前数字可以加入该序列.否则无法形成. 
				dp[i] = max(dp[i],dp[j]+1);
			}
		}
		if(dp[i] > result){//更新最大序列的长度 
			result = dp[i];
		}
	}
	return result;
	
}

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：nums = [1,3,5,4,7]
输出：3
解释：最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3。
尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的，因为 5 和 7 在原数组里被 4 隔开。 

示例 2：

输入：nums = [2,2,2,2,2]
输出：1
解释：最长连续递增序列是 [2], 长度为1。

思路分析

本题相对于上题区别在于 “连续”,本题要求的是最长连续序列

动规五部曲

1. 确定dp数组以及下标的含义

dp[i]:以下标i为结尾的连续递增的子序列长度为dp[i]

2. 确定递推公式

如果nums[i+1] > nums[i],那么以i+1 为结尾的数组的连续递增的子序列长度一定等于 以i为结尾的数组的连续底层的子序列长度 + 1. 即: dp[i+1] = dp[i] + 1;

**注意:**因为求的是连续递增子序列,所以就只需要比较nums[i+1]与nums[i].所以本题一层for循环就可以了.

3. dp数组进行初始化

每一个i,对应的dp[i] (即最长连续递增子序列)起始大小至少都是1.这个很好理解,最少也是自己本身的长度嘛

4. 确定遍历顺序

从递推公式可有看出,dp[i+1]依赖于dp[i],所以一定是从前往后遍历.

5. 举例推导dp数组

已输入nums = [1,3,5,4,7]为例，dp数组状态如下：

参考代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
	if(nums.size()==1){
		return 1;
	}
	vector<int> dp(nums.size(),1) ;//定义dp 
	int result = 0;//保存最长连续递增序列的长度 
	//递推
	for(int i = 1; i < nums.size();i++) {//遍历所有的元素 
		if(nums[i-1]<nums[i]){//如果当前元素比前一个元素大  (因为是连续,所以只需要判断前一个是否和当前连续递增即可) 
			dp[i] = dp[i-1]+1;
		}
		if(dp[i]>result){//更新结果集 
			result = dp[i];
		}
	}
	return result;
}

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：nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,7]
输出：3
解释：长度最长的公共子数组是 [3,2,1] 。

示例 2：

输入：nums1 = [0,0,0,0,0], nums2 = [0,0,0,0,0]
输出：5

思路分析

题目说的是求公共最长子数组,其实就是求连续子序列.

动规五部曲

1. 确定dp数组及下标含义

dp[i] [j]:以下标i-1结尾的A和以下标j-1为结尾的B,最长重复子数组长度为dp[i] [j].

那么有细心的小可爱可能问了,dp[i] [j]为啥不表示成 下标i为结尾的A和以下标j为结尾的B,这样不可以么?

如果这样的话dp[0] [0]=dp[-1] [-1]+1了.初始化条件就没法搞了… 不方便.

2. 确定递推公式

根据dp[i] [j]的定义,dp[i] [j]的状态只能由dp[i-1] [j-1]推导出来.

也就是说 当A[i-1]和B[j-1]相等的时候,dp[i][j] = dp[i-1][j-1] +1

3. dp数组如何初始化

根据dp[i] [j]的定义,dp[i] [0]和dp[0] [j]是无实际意义的.但是为了递推的方便,dp[i] [0]和dp[0] [j]要有初始值.

根据dp[i][j] = dp[i-1][j-1] +1 ,dp[i] [0]和dp[0] [j]初始化为0.

4. 确定遍历顺序

外层for循环遍历A,内层for循环遍历B.(反之也可)

5. 举例推导dp数组

拿示例1中，A: [1,2,3,2,1]，B: [3,2,1,4,7]为例，画一个dp数组的状态变化，如下：

参考代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
	vector<vector<int>> dp(nums1.size()+1,vector<int>(nums2.size()+1,0));//dp定义以及初始化 dp[i][j]:nums1[i-1]结尾的数组和 以nums2[j-1]结尾的数组的 子数组的长度.
	int result = 0;//为啥不用dp[i][j] 表示:nums1[i],nums2[j] 结尾的子数组的最大长度呢?? 因为如果这样的话dp[0][0]=dp[-1][-1]+1了.初始化条件就没法搞了... 
	//递推dp
	for(int i = 1; i <=nums1.size(); i++) {
		for(int j = 1; j<= nums2.size(); j++) {
			if(nums1[i-1]==nums2[j-1]) { //如果 nums1[i-1]和nums2[i-1]相等,则
				dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;//当前子数组(以nums1[i-1][j-1])长度 = 之前子数组长度+1
			}
			if(result < dp[i][j]) { //更新result
				result = dp[i][j];
			}
		}

	}
	return result;
}

1143. 最长公共子序列

题目描述

给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。

• 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。

两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。

示例 1：

输入：text1 = "abcde", text2 = "ace" 
输出：3  
解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。

示例 2：

输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
输出：3
解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。

示例 3：

输入：text1 = "abc", text2 = "def"
输出：0
解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。

思路分析

本题和上一个题区别在于这里不要求是连续的了,但是有相对顺序,即:"ace"是"abcde"的子序列,但是"aec"不是"abcde"的子序列.

动规五部曲

1. 确定dp数组以及下标的含义

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dp[i] [j]

2. 确定状态转移方程

• 如果text1[i-1]和text2[j-1]相同,那么就找到了一个公共元素,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，即dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);

3. dp数组如何初始化

test1[0, i-1]和空串的最长公共子序列自然是0，所以dp[i] [0] = 0;同理dp[0] [j]也是0。

4. 确定遍历顺序

从递推公式上可以看出,有三个方向可以推出dp[i] [j],如图

在递推的过程中，这三个方向都是经过计算的数值，所以要从前向后，从上到下来遍历这个矩阵。

5. 举例推导dp数组

以输入：text1 = “abcde”, text2 = “ace” 为例，dp状态如图：

参考代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
	vector<vector<int>> dp(text1.size()+1,vector<int>(text2.size()+1,0));//dp定义依旧初始化  dp[i][0]和dp[0][j] 为0
	//进行递推
	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;//如果相等,则text1[0,i-1],text2[0,j-1]范围内的 最长公共子序列长度:上一个公共子序列长度+1 
			} else {
				dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);//否则 text1[0,i-1],text2[0,j-1]范围内的 最长公共子序列长度:max(text1[0,i-1],text2[0,j]的公共子序列长度,  text1[0,i],text2[0,j-1]的公共子序列长度) 
			}
		}
	}
	return dp[text1.size()][text2.size()] ;
}

1035. 不相交的线

题目描述

在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。

现在，可以绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线，这些直线需要同时满足满足：

• nums1[i] == nums2[j]
• 且绘制的直线不与任何其他连线（非水平线）相交。

请注意，连线即使在端点也不能相交：每个数字只能属于一条连线。

以这种方法绘制线条，并返回可以绘制的最大连线数。

示例 1：

输入：nums1 = [1,4,2], nums2 = [1,2,4]
输出：2
解释：可以画出两条不交叉的线，如上图所示。 
但无法画出第三条不相交的直线，因为从 nums1[1]=4 到 nums2[2]=4 的直线将与从 nums1[2]=2 到 nums2[1]=2 的直线相交。

示例 2：

输入：nums1 = [2,5,1,2,5], nums2 = [10,5,2,1,5,2]
输出：3

示例 3：

输入：nums1 = [1,3,7,1,7,5], nums2 = [1,9,2,5,1]
输出：2

思路分析

绘制一些连接两个数字 A[i] 和 B[j] 的直线，只要 A[i] == B[j]，且直线不能相交！

直线不能相交，这就是说明在字符串A中 找到一个与字符串B相同的子序列，且这个子序列不能改变相对顺序，只要相对顺序不改变，链接相同数字的直线就不会相交。

拿示例一A = [1,4,2], B = [1,2,4]为例，相交情况如图：

其实也就是说A和B的最长公共子序列是[1,4]，长度为2。 这个公共子序列指的是相对顺序不变（即数字4在字符串A中数字1的后面，那么数字4也应该在字符串B数字1的后面）

这么分析完之后，大家可以发现：本题说是求绘制的最大连线数，其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度！

那么本题就和我们刚刚讲过的这道题目 1143.最长公共子序列 (opens new window) 就是一样一样的了。

一样到什么程度呢？ 把字符串名字改一下，其他代码都不用改，直接copy过来就行了。

参考代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

int maxUncrossedLines(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
	vector<vector<int>> dp(nums1.size()+1,vector<int>(nums2.size(),0));//定义并初始化
	//递推dp
	for(int i = 1;i <= nums1.size(); i++) {
		for(int j = 1;j <= nums2.size(); j++){
			if(nums1[i-1]==nums2[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[nums1.size()][nums2.size()];	
}

以上相关题解来源于卡尔大佬的代码随想录

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