300.最长递增子序列 

今天开始正式子序列系列，本题是比较简单的，感受感受一下子序列题目的思路。 

视频讲解：动态规划之子序列问题，元素不连续！| LeetCode：300.最长递增子序列_哔哩哔哩_bilibili

代码随想录

思路

我本来想的是先创建一个列表作为结果，如果比列表上的右边的值大就添加，不然就把最右边的值改为nums[i]，结果思路不对。

class Solution(object):
    def lengthOfLIS(self, nums):
        dp=[1]*len(nums)  #表示包含nums[i]的最大数列长度
        result=1
        for i in range(1,len(nums)):
            for j in range(i):
                if nums[i]>nums[j]:
                    dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)
            result=max(result,dp[i])
        return result

总结

学到了还有包含nums[i]这种条件的dp数组，这样dp[-1]就不一定是最终结果了。

 674. 最长连续递增序列 

本题相对于昨天的动态规划：300.最长递增子序列 最大的区别在于“连续”。 先尝试自己做做，感受一下区别  

视频讲解：动态规划之子序列问题，重点在于连续！| LeetCode：674.最长连续递增序列_哔哩哔哩_bilibili

代码随想录

class Solution(object):
    def findLengthOfLCIS(self, nums):
        dp=[1]*len(nums)  #表示包含nums[i]的最大序列长度
        result=1
        for i in range(1,len(nums)):
            if nums[i]>nums[i-1]:
                dp[i]=dp[i-1]+1
            result=max(result,dp[i])
        return result

总结

上一道题它的第二层for循环是因为不连续才要遍历之前的序列找最大值，而这题要连续的，所以如果是小于就直接归零。

 718. 最长重复子数组 

稍有难度，要使用二维dp数组了

视频讲解：动态规划之子序列问题，想清楚DP数组的定义 | LeetCode：718.最长重复子数组_哔哩哔哩_bilibili

代码随想录

class Solution(object):
    def findLength(self, nums1, nums2):
        dp=[[0]*(len(nums2)+1) for _ in range(len(nums1)+1)]
        result=0
        for i in range(1,len(nums1)+1):
            for j in range(1,len(nums2)+1):
                if nums1[i-1]==nums2[j-1]:
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1
                result=max(result,dp[i][j])
        return result   

总结

这道题没写出来，其实这道题用暴力法也好写。