代码随想录训练营第52天|LeetCode 300.最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组

news2025/3/3 16:08:48

参考

代码随想录

题目一:LeetCode 300.最长递增子序列

  1. 确定dp数组下标及其含义
    dp[i]:在nums数组中,在下标0~i元素(包含i)的基础上,以nums[i]作为子序列的最后一个元素,组成的最长严格递增子序列的长度为dp[i]。特别注意,这里要以nums[i]作为最后一个元素。

  2. 确定递推公式
    dp[i]的值要由dp[0]~dp[i-1]以及nums[0]~nums[i-1]共同确定,代码实现如下:

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

其中的条件判断nums[i] > nums[j]是保证nums[i]要和nums[j]构成递增序列才更新dp[i]的值,遍历0~i-1元素的过程中不断更新dp[i]的最大值。

  1. 初始化dp数组
    任意一个元素就可以构成一个长度为1的递增序列,因此整个dp数组要初始化为1。
vector<int> dp(nums.size(),1);
  1. 确定遍历顺序
    从前往后遍历。

  2. 举例推导dp数组
    在这里插入图片描述
    最终的返回值是dp数组中的最大值。

完整的代码实现如下:

class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        vector<int> dp(nums.size(),1);
        int result = 1;
        for(int i = 1; i < nums.size(); i++){
            for(int j = 0; j < i; j++){
                if(nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i],dp[j]+1);
            }
            if(dp[i] > result)  result = dp[i];
        }
        return result;
    }
};

题目二:LeetCode 674. 最长连续递增序列

这个题在上一个题的基础上增加“连续”的要求,其实这样反而变得更简单,和上一个题在求解的差异体现在递推公式上,因为要求连续,所以dp[i]只能由nums[i]和nums[i-1]的大小关系确定,如果nums[i] > nums[i-1],则dp[i] = dp[i-1]+1,否则dp[i]保持1不变(dp数组同样要初始化为1)。代码实现如下:

class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
        vector<int> dp(nums.size(),1);
        int result = 1;
        for(int i = 1; i < nums.size(); i++){
            if(nums[i] > nums[i-1]) dp[i] = dp[i-1] + 1;
            if(dp[i] > result)  result = dp[i];
        }
        return result;
    }
};

题目三:LeetCode 718. 最长重复子数组

这个题和上两个题在解题思路上是一样的,只是这个题涉及到两个数组,因此要定义二维的dp数组。

  1. 确定dp数组下标及其含义
    dp[i][j]:以nums1[i]和nums2[j]结尾构成的最长重复子数组,注意,一定要以nums1[i]和nums2[j]结尾。

  2. 确定递推公式
    dp[i][j]只能由dp[i-1][j-1]和nums1[i]、nums2[j]得到,如果nums1[i]等于nums2[j],则dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1。

if(nums2[j] == nums1[i]) 
	dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;

如果nums1[i]不等于nums2[j],那么dp[i][j]就等于0,在定义的时候已经赋值为0了。

  1. 初始化dp数组
    根据递推公式,需要初始化二维dp数组的第0行和第0列,代码如下:
for(int j = 0; j < nums2.size(); j++){
    if(nums2[j] == nums1[0])  dp[0][j] = 1;
    if(dp[0][j] > result)   result = dp[0][j];
}
for(int i = 0; i < nums1.size(); i++){
    if(nums1[i] == nums2[0])  dp[i][0] = 1;
    if(dp[i][0] > result)   result = dp[i][0];
}

因为最终的结果是dp数组中的最大值,因此在初始化的时候也需要更新result。

  1. 确定遍历顺序
    两层for循环分别遍历两个数组,哪个数组在外层或里层都可以,每一层从前往后遍历。

  2. 举例推导dp数组
    在这里插入图片描述
    完整的代码实现如下:

class Solution {
public:
    int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        vector<vector<int>> dp(nums1.size(),vector<int>(nums2.size()));
        int result = 0;
        for(int j = 0; j < nums2.size(); j++){
            if(nums2[j] == nums1[0])  dp[0][j] = 1;
            if(dp[0][j] > result)   result = dp[0][j];
        }
        for(int i = 0; i < nums1.size(); i++){
            if(nums1[i] == nums2[0])  dp[i][0] = 1;
            if(dp[i][0] > result)   result = dp[i][0];
        }
        for(int i = 1; i < nums1.size(); i++){
            for(int j = 1; j < nums2.size(); j++){
                if(nums2[j] == nums1[i]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
                if(dp[i][j] > result)   result = dp[i][j];
            }
        }
        return result;
    }
};

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