376. 摆动序列
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为 摆动序列 。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
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例如, [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ,因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。
-
相反,[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得,剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums ,返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
示例 1:
输入:nums = [1,7,4,9,2,5]
输出:6
解释:整个序列均为摆动序列,各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3) 。
示例 2:
输入:nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
输出:7
解释:这个序列包含几个长度为 7 摆动序列。
其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ,各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8) 。
示例 3:
输入:nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
输出:2
提示:
- 1 <= nums.length <= 1000
- 0 <= nums[i] <= 1000
进阶:你能否用 O(n) 时间复杂度完成此题?
思路:
法一:动态规划
本题大家都很容易想到用动态规划来求解,求解的过程类似最长上升子序列。
- 不过是需要判断两个序列;
- 且需要nums相同长度的数组dp, flg,分别存放记录包括nums[i]在内的最长摆动序列及记录nums[j]与上一个数的差值符号。
法二:贪心
维护峰顶最大,峰谷最小:
- 设立一个 flg 记录前一次 序列摆动的趋势,趋势相反,序列长度 加 1;
- 如果相等元素跳过;
- 如果一直递增,序列长度不变,最后一个值一直更新当前最大值;(这样才有更多的机会遇到较小的值)
- 如果一直递减,序列长度不变,最后一个值一直更新当前最小值。(这样才有更多的机会遇到较大的值)
代码:(Java)
法一:动态规划
import java.util.Arrays;
public class WiggleMaxLength {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int[] nums = {1,17,5,10,13,15,10,5,16,8};
System.out.println(wiggleMaxLength(nums));
}
public static int wiggleMaxLength(int[] nums) {
int n = nums.length;
int[] dp = new int[n];//记录包括nums[i]在内的最长摆动序列
int[] flg = new int[n];//记录nums[i]与上一个数的差值符号
Arrays.fill(dp, 1);
Arrays.fill(flg, 0); // 1表示和上一个数的差为正数,-1 表示和上一个数之差为负数 ,0表示相等
for(int i = 1; i < n; i++) {
for(int j = 0; j < i; j++) {
if(nums[i] != nums[j] && flg[j] != (nums[i] > nums[j] ? 1 : -1) && dp[j] + 1 > dp[i]){
flg[i] = nums[i] > nums[j] ? 1 : -1;
dp[i] = dp[j] + 1;
}
}
}
return dp[n - 1];
}
}
法二:贪心
public class WiggleMaxLength {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
int[] nums = {1,17,5,10,13,15,10,5,16,8};
System.out.println(wiggleMaxLength(nums));
}
public static int wiggleMaxLength(int[] nums) {
int n = nums.length;
int flg = 0;//记录nums[i]与上一个数的差值符号
int len = 1;
for(int i = 1; i < n; i++) {
if(nums[i] == nums[len - 1]) {
continue;
}else if(flg != (nums[i] > nums[len - 1] ? 1 : -1)){
flg = nums[i] > nums[len - 1] ? 1 : -1;
nums[len] = nums[i];
len++;
}else {
nums[len - 1] = nums[i];
}
}
return len;
}
}
运行结果:
复杂度分析
法一:动态规划
- 时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),其中 n 是序列的长度。我们需要两重 for 循环。
- 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)。我们需要nums相同长度的数组dp, flg,分别存放记录包括nums[i]在内的最长摆动序列及记录nums[j]与上一个数的差值符号。
法二:贪心
- 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n),其中 n 是序列的长度。我们只需要遍历该序列一次。
- 空间复杂度: O ( 1 ) O(1) O(1)。我们只需要常数空间来存放若干变量。
类似题解题目:
646. 最长数对链
300. 最长递增子序列
注:仅供学习参考!
题目来源:力扣。