300.最长递增子序列
力扣
思路:
1. dp数组及其下标的含义:dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长上升自序列的长度;
2. 递推公式:位置i的最长升序子序列长度=j从0到i-1各个位置的最长升序子序列的长度最大值+1。即,if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
3. 初始化:dp[i] = 1;
4. 遍历顺序:i在外层从前往后遍历,j在内层遍历0~i-1;
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
int[] dp = new int[nums.length];
Arrays.fill(dp,1);
for(int i=0;i<dp.length;i++){
for(int j=0;j<i;j++){
if(nums[i]>nums[j]){
dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1);
}
}
}
int res = 0;
for(int i=0;i<dp.length;i++){
res = Math.max(res,dp[i]);
}
return res;
}
}
674. 最长连续递增序列
力扣
思路:动态规划
1. 基本同上;
2. 由于求的是最长连续序列,因此递推公式为?if(nums[i]>nums[i-1])?dp[i] = dp[i-1]+1;
class Solution {
public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
int[] dp = new int[nums.length];
Arrays.fill(dp,1);
int res = dp[0];
for(int i=1;i<nums.length;i++){
if(nums[i]>nums[i-1]){
dp[i] = dp[i-1]+1;
}
res = Math.max(res,dp[i]);
}
return res;
}
}
思路:贪心算法
class Solution {
public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
if(nums.length==0) return 0;
int res = 1;
int count = 1;
for(int i=0;i<nums.length-1;i++){
if(nums[i+1]>nums[i]){
count++;
}else{
count = 1;
}
if(count>res) res = count;
}
return res;
}
}
718. 最长重复子数组
力扣
思路:
1. dp数组及其下标的含义:dp[i][j]表示以下标i - 1为结尾的A,和以下标j - 1为结尾的B,最长重复子数组长度为dp[i][j];
2. 递推公式:if(A[i-1]==B[i-1]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
3. 初始化:dp[0][0]是没有意义的,但为了方便递归,初始化为0。
4. 遍历顺序:外层for循环遍历A,内层for循环遍历B(或相反)。遍历时更新最大值。
class Solution {
public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
int res = 0;
int[][] dp = new int[nums1.length+1][nums2.length+1];
for(int i=1;i<nums1.length+1;i++){
for(int j=1;j<nums2.length+1;j++){
if(nums1[i-1]==nums2[j-1]){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
res = Math.max(res,dp[i][j]);
}
}
}
return res;
}
}
滚动数组
由于dp[i][j]都是由dp[i - 1][j - 1]推出的,那么就可以压缩为一维数组,也就是相当于把上一层dp[i - 1][j]拷贝到下一层dp[i][j]来继续用。
此时遍历B数组,需要从后向前,避免重复覆盖。
class Solution {
public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
int res = 0;
int[] dp = new int[nums2.length+1];
for(int i=1;i<nums1.length+1;i++){
for(int j=nums2.length;j>0;j--){
if(nums1[i-1]==nums2[j-1]){
dp[j] = dp[j-1]+1;
}else{
dp[j] = 0;
}
res = Math.max(res,dp[j]);
}
}
return res;
}
}
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