动态规划算法专题（五）：子序列问题

news2024/12/23 10:06:57

目录

1、最长递增子序列

1.1 算法原理

1.2 算法代码

2、摆动序列

2.1 算法原理

2.2 算法代码

 3、最长递增子序列的个数

3.1 算法原理

3.2 算法代码

4、最长数对链

4.1 算法原理

 4.2 算法代码

5、最长定差子序列

5.1 算法原理

5.2 算法代码

6、最长的斐波那契子序列的长度

6.1 算法原理 

6.2 算法代码

7、最长等差数列

7.1 算法原理

7.2 算法代码

8、等差数列划分 II - 子序列（hard）

8.1 算法原理

8.2 算法代码

1、最长递增子序列

. - 力扣（LeetCode）

1.1 算法原理

  • 状态表示dp[i]：

以i位置为结尾的所有递增子序列中，最长递增子序列的长度

  • 状态转移方程：

dp[i]=max(dp[j]+1);// j 位于[0, i-1]区间 && nums[j] < nums[i] 

  • 初始化：

Arrays.fill(dp, 1);// 最差情况，本身

  • 建表顺序：

从左往右

  • 返回值：

dp表中的最大值 

1.2 算法代码

class Solution {
    public int lengthOfLIS(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] dp = new int[n];
        // 初始化(最差情况: 本身)
        Arrays.fill(dp, 1);
        int ret = 1;
        // 建表
        for(int i = 1; i < n; i++) {
            // j -> [0, i-1]
            for(int j = i - 1; j >= 0; j--) {
                if(nums[j] < nums[i]) {
                    dp[i] = Math.max(dp[j] + 1, dp[i]);
                }
            }
            ret = Math.max(ret, dp[i]);
        }
        return ret;
    }
}

2、摆动序列

. - 力扣（LeetCode）

2.1 算法原理

  • 状态表示：

f[i]: 以i位置为结尾，最后呈现 上升 趋势的最长摆动序列的长度
g[i]: 以i位置为结尾，最后呈现 下降 趋势的最长摆动序列的长度

  • 状态转移方程：

f[i] = max(g[j] + 1);

g[i] = max(f[j] + 1);

  • 初始化：

f表、g表中所有元素初始化为1

  • 建表顺序：

从左往右

  • 返回值：

g表和f表中的最大值

2.2 算法代码

class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        // f[i]: 以i位置为结尾，最后呈现 上升 趋势的最长摆动序列的长度
        // g[i]: 以i位置为结尾，最后呈现 下降 趋势的最长摆动序列的长度
        int[] f = new int[n];
        int[] g = new int[n];
        // 初始化
        Arrays.fill(f, 1);
        Arrays.fill(g, 1);
        int ret = 1;
        // 填表
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            // j -> [0, i-1]
            for(int j = i - 1; j >= 0; j--) {
                if(nums[j] > nums[i]) {
                    g[i] = Math.max(f[j] + 1, g[i]);
                }
                if(nums[j] < nums[i]) {
                    f[i] = Math.max(g[j] + 1, f[i]);
                }
            }
            ret = Math.max(ret, Math.max(g[i], f[i]));
        }
        return ret;
    }
}

 3、最长递增子序列的个数

. - 力扣（LeetCode）

3.1 算法原理

  • 状态表示：

count[i]：以i位置为结尾的所有子序列中，最长的递增子序列的 "个数"
len[i]：以i位置为结尾的所有子序列中，最长的递增子序列的 "长度"

  • 状态转移方程：

len[j]+1==len[i] --> count[i] += count[j]
len[j]+1 < len[i] --> 无视
len[j]+1 > len[i] --> count[i]=count[j] && len[i]=len[j]+1

  • 初始化：

两个表中的所有元素初始化为1（最差情况下）

  • 建表顺序：

从左往右

  • 返回值：

返回最长长度的递增子序列的"总个数"(求和)

3.2 算法代码

class Solution {
    public int findNumberOfLIS(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[] len = new int[n];// 最长递增子序列的长度
        int[] count = new int[n];// 最长递增子序列的个数
        // 初始化
        Arrays.fill(len, 1);
        Arrays.fill(count, 1);
        // 最长长度 / 最大个数
        int retLen = 1, retCount = 1;
        // 填表
        for(int i = 1; i < n; i++) {
            for(int j = i - 1; j >= 0; j--) {
                // 同时处理两个表
                if(nums[j] < nums[i]) {
                    if(len[j] + 1 == len[i]) count[i] += count[j];
                    else if(len[j] + 1 > len[i]) {
                        len[i] = len[j] + 1;
                        count[i] = count[j];
                    }
                }
            }
            // 同时处理返回值
            if(retLen == len[i]) retCount += count[i];
            else if(retLen < len[i]) {
                retLen = len[i];
                retCount = count[i];
            }
        }
        return retCount;
    }
}

4、最长数对链

. - 力扣（LeetCode）

4.1 算法原理

预处理：根据每个数对的第一个元素进行升序排序，使其满足动态规划顺序填表的规则

  • 状态表示：

dp[i]：以i位置为结尾的所有数对链中，最长数对链的 "长度"

  • 状态转移方程：

dp[i] --> j [0, i-1] --> pairs[j][1] < pairs[i][0] --> dp[i]=max(dp[j]+1 );

  • 初始化：

dp表中所有元素初始化为1

  • 建表顺序：

从左往右

  • 返回值：

dp表中的最大值

 4.2 算法代码

class Solution {
    public int findLongestChain(int[][] pairs) {
        // 预处理: 根据数对链的第一个元素进行升序排序 --> 满足动态规划顺序填表的要求
        Arrays.sort(pairs, (o1, o2) -> o1[0] - o2[0]);
        int n = pairs.length;
        int[] dp = new int[n];
        // 初始化
        Arrays.fill(dp, 1);
        int ret = 1;
        // 填表
        for(int i = 1; i < n; i++) {
            for(int j = i - 1; j >= 0; j--) {
                if(pairs[i][0] > pairs[j][1]) {
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                }
            }
            ret = Math.max(ret, dp[i]);
        }
        return ret;
    }
}

5、最长定差子序列

. - 力扣（LeetCode）

5.1 算法原理

  • 状态表示：

dp[i]：以i位置为结尾的所有子序列中，最长定差子序列的 长度

  • 状态转移方程：

b=a-difference;
从前面的序列中找最后一个b(假设为j位置) --> dp[i]=dp[j]+1;

优化：哈希表
①：将元素(arr[i])和其dp值绑定，放到哈希表中
②：不用创建dp表了，直接在哈希表中进行 动态规划

③：Map天然的去重特性

  • 初始化：

每个元素的dp值初始化为1(最差情况)

  • 建表顺序：

从左往右

  • 返回值：

哈希表中最大的dp值


5.2 算法代码

class Solution {
    public int longestSubsequence(int[] arr, int difference) {
        int n = arr.length;
        // <元素, 最长长度>
        Map<Integer, Integer> hash = new HashMap<>();
        int ret = 1;
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            // 找上一个等差值
            int b = arr[i] - difference;
            int len = hash.getOrDefault(b, 0) + 1;
            hash.put(arr[i], len);
            ret = Math.max(ret, len);
        }
        return ret;
    }
}

6、最长的斐波那契子序列的长度

. - 力扣（LeetCode）

6.1 算法原理 

  • 状态表示：

dp[i][j]：以i位置(前)以及j位置(后)元素结尾的所有子序列中，最长的斐波那契子序列的长度

  • 状态转移方程：

j位置元素为c，i位置元素为b，k位置元素为a，则a=c-b

1. a不存在 --> 2

2. a存在，但 i<k<j --> 2

3. a存在，且合法(k<i<j) --> dp[k][i]+1;

  • 建表顺序

从上往下

  • 返回值：

dp表中的最大值
处理特殊情况：return ret == 2 ? 0 : ret ;

6.2 算法代码

class Solution5 {
    public int lenLongestFibSubseq(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        // <元素值, 下标>
        Map<Integer, Integer> hash = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i < n; i++) hash.put(arr[i], i);
        int[][] dp = new int[n][n];
        // 初始化
        for(int i = 0; i < n; i++) Arrays.fill(dp[i], 2);
        int ret = 0;
        // 从上往下填表
        for(int j = 2; j < n; j++) {
            for(int i = 1; i < j; i++) {
                int x = arr[j] - arr[i];
                int index = hash.getOrDefault(x, -1);
                if(index != -1 && index < i) {
                    dp[i][j] = dp[index][i] + 1;
                    ret = Math.max(ret, dp[i][j]);
                }
            }
        }
        return ret;
    }
}

7、最长等差数列

. - 力扣（LeetCode）

7.1 算法原理

  • 状态表示：

dp[i][j]：以i位置(前)和j位置(后)为结尾的所有子序列中，最长的等差数列的长度

  • 状态转移方程：

dp[i][j] = dp[k][j] + 1;（k存在且合法）

  • 初始化：

dp表中所有元素初始化为2

  • 建表顺序：

从上往下

  • 返回值：

dp表中的最大值

优化：
边做dp，边将最近的元素及其下标, 存到哈希表中：固定i，枚举j                  

7.2 算法代码

class Solution {
    public int longestArithSeqLength(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        // dp[i][j]: 以(i, j)位置为结尾的所有子序列中,最长等差数列的长度
        int[][] dp = new int[n][n];
        // 优化 -> 将最近的元素放进哈希表中
        // <元素, 元素下标>
        Map<Integer, Integer> hash = new HashMap<>();
        hash.put(nums[0], 0);
        // 初始化
        for (int i = 0; i < n; i++) Arrays.fill(dp[i], 2);
        int ret = 2;
        // 建表(固定倒数第二个数, 枚举倒数第一个数) 
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for(int j = i + 1; j < n; j++) {
                int val = nums[i] * 2 - nums[j];
                int index = hash.getOrDefault(val, -1);
                if(index != -1) {
                    dp[i][j] = dp[index][i] + 1;
                    ret = Math.max(ret, dp[i][j]);
                }
            }
            hash.put(nums[i], i);
        }
        return ret;
    }
}

8、等差数列划分 II - 子序列（hard）

. - 力扣（LeetCode）

8.1 算法原理

  • 状态表示：

dp[i][j]：以i位置和j位置为结尾的所有子序列中，所有等差数列的个数

  • 状态转移方程：

a = 2*b-c

1. a不存在 --> dp[i][j] = 0
2. a存在，但不合法（k>=i） --> dp[i][j] = 0
3. a存在，且合法(k<i) --> dp[i][j] += dp[k][i]+1;(a可能重复存在，因为求的是个数，所以要全部计算)

  • 初始化：

dp表中所有值初始化为0

  • 建表顺序：

从上到下

  • 返回值：

dp表元素之和

优化：
dp前，将<元素，下标数组>绑定，存到哈希表中

8.2 算法代码

class Solution {
    public int numberOfArithmeticSlices(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int[][] dp = new int[n][n];
        // <元素, 下标数组>
        // Long --> 防溢出
        Map<Long, List<Integer>> hash = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            List<Integer> list = hash.getOrDefault((long)nums[i], null);
            if(list != null) {
                list.add(i);
            }else {
                hash.put((long)nums[i], new ArrayList<>());
                hash.get((long)nums[i]).add(i);
            }
        }
        int ret = 0;
        for(int i = 1; i < n; i++) { // 固定倒数第二个数
            for(int j = i + 1; j < n; j++) { // 枚举倒数第一个数
                long val = 2L * nums[i] - nums[j]; // 找第一个数
                List<Integer> list = hash.getOrDefault(val, null);
                if(list != null) {
                    int sum = 0;
                    for(int x : list) {
                        if(x < i) sum += dp[x][i] + 1;
                    }
                    dp[i][j] = sum;
                    ret += sum;
                }
            }
        }
        return ret;
    }
}

END

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本节学习&#xff1a;div 和 span 标签。 本节视频 www.bilibili.com/video/BV1n64y1U7oj?p7 ‍ 一、div 标签 用途 ​<div>​ 标签在 HTML 中是一个通用 容器 &#xff0c;用于将 HTML 文档中的内容分组并在文档中划分区域。<div> ​元素本身不具有特定的含…
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