1143.最长公共子序列
题目
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。
动态规划(二维数组)
class Solution {
public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
int[][] dp = new int[text1.length() + 1][text2.length() + 1];
for(int i = 1; i <= text1.length(); i++){
for(int j = 1; j <= text2.length(); j++){
if(text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)){
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
}else{
dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]);
}
}
}
return dp[text1.length()][text2.length()];
}
}
动态规划(一维数组)
class Solution {
public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
int[] dp = new int[text2.length() + 1];
for(int i = 1; i <= text1.length(); i++){
int pre = dp[0];
for(int j = 1; j <= text2.length(); j++){
int cur = dp[j];
if(text1.charAt(i - 1) == text2.charAt(j - 1)){
dp[j] = pre + 1;
}else{
dp[j] = Math.max(dp[j - 1], dp[j]);
}
pre = cur;
}
}
return dp[text2.length()];
}
}
1035.不相交的线
题目
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。
动态规划(二维数组)
class Solution {
public int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) {
int[][] dp = new int[nums1.length + 1][nums2.length + 1];
for(int i = 1; i <= nums1.length; i++){
for(int j = 1; j <= nums2.length; j++){
if(nums1[i - 1] == nums2[j - 1]){
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
}else{
dp[i][j] = Math.max(dp[i][j- 1], dp[i - 1][j]);
}
}
}
return dp[nums1.length][nums2.length];
}
}
53. 最大子序和
题目
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。
子数组 是数组中的一个连续部分。
动态规划(一维数组)
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int[] dp = new int[nums.length];
dp[0] = nums[0];
int res = dp[0];
for(int i = 1; i < nums.length; i++){
dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
res = Math.max(dp[i], res);
}
return res;
}
}
方法
class Solution {
public int maxSubArray(int[] nums) {
int pre = nums[0];
int cur = nums[0];
for(int i = 1; i < nums.length; i++){
pre = Math.max(pre + nums[i], nums[i]);
cur = Math.max(pre, cur);
}
return cur;
}
}