LeetCode动态规划(三)之子序列问题

前言

开篇肯定回顾一下动规5部曲

  • 确定dp数组(dp table)以及下标的含义
  • 确定递推公式
  • dp数组如何初始化
  • 确定遍历顺序
  • 举例推导dp数组

子序列问题经验&技巧:

明确一个常识,子序列&子数组(前者可以不连续,后者要求连续)

下面很多题目都是这两个双子星:

  • 最长递增子序列 & 最长递增子数组
  • 最长重复数组 & 最长公共子序列
  • 回文子串 & 最长回文子序列

另外dp数组的技巧就是

  • 如果单个数组或者字符串要用动态规划时,可以把动态规划 dp[i] 定义为 nums[0:i] 中想要求的结果;
  • 当两个数组或者字符串要用动态规划时,可以把动态规划定义成两维的 dp[i][j] 其含义是在 A[0:i] 与 B[0:j] 之间匹配得到的想要的结果。(参考

开撸

1.lc300 最长递增子序列

lc300链接

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(注意是子序列)

示例:

输入:nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出:4

Solution:
首先dp数组含义:dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾最长上升子序列的长度
递推:dp[i] = max(dp[j])+1, 其中 0≤j<i 且 num[j]<num[i]

 public int lengthOfLIS(int[] nums) {
    
    
        int[] dp = new int[nums.length];
        Arrays.fill(dp,1);
        int res = 1;

        for(int i=1;i<nums.length;i++)
        {
    
    
            for(int j=0;j<i;j++)
            {
    
    
                if(nums[i]>nums[j])
                {
    
    
                    dp[i] = Math.max(dp[i],dp[j]+1);   
                }   
                res = Math.max(dp[i],res);
            }
        }
        return res;
    }

当然还有贪心+二分查找的方法,可以减少时间复杂度(这里就不列出了)

2.lc674 最长连续递增序列

lc674链接

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

示例:

输入:输入:nums = [1,3,5,4,7] 输出:3

Solution:
连续递增,这样的话就可以只要判断前后大小,一层循环就可以了
dp数组含义:以下标i为结尾的数组的连续递增的子序列长度为dp[i](起始下标不一定是0)

public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
    
    
        int n =nums.length;
        int[] dp = new int[n];

        Arrays.fill(dp,1);

        for(int i=1;i<n;i++)
        {
    
    
            if(nums[i]>nums[i-1])
            dp[i]=dp[i-1]+1;
        }
        // 也可以采用上面题目求最大值的方法
        return Arrays.stream(dp).max().getAsInt();

    }

3.lc53 最大子数组和

lc53 链接

描述:

给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和

示例:

输入:nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出:6

Solution:

 public int maxSubArray(int[] nums) {
    
    
        int[] dp = new int[nums.length];

        int sum=0;
        dp[0] = nums[0];

        int res = nums[0];

        for(int i=1;i<nums.length;i++)
        {
    
    
            dp[i] = Math.max(nums[i],dp[i-1]+nums[i]);
            res = Math.max(dp[i],res);
        }
        return res;
    }

可以通过滚动数组代替dp数组减少空间复杂度

4.lc718. 最长重复子数组

lc718 链接

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:

输入:nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,7] 输出:3

Solution:
两个数组,二维dp

在这里插入代码片

5.lc1143 最长公共子序列

lc1143链接

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

示例:

输入:text1 = “abcde”, text2 = “ace” 输出:3

6.lc392 判断子序列

lc392 链接

描述:

给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列

示例:

输入:s = “abc”, t = “ahbgdc” 输出:true

Solution:
首先想到的肯定是双指针

 public boolean isSubsequence(String s, String t) {
    
    
        int i=0,j=0;

        if(s.length()>t.length()) return false;
        while(i<s.length() && j<t.length())
        {
    
    
            if(s.charAt(i)==t.charAt(j))
               i++;
            j++;
        }
       return i==s.length();
    }

动态规划:有点绕,要仔细想

7.lc115 不同的子序列

8.lc1035.不相交的线

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