【LeetCode: 376. 摆动序列 + 动态规划】

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🚀 算法题 🚀

🚩 题目链接

• 376. 摆动序列

⛲ 题目描述

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。

• 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?

🌟 求解思路&实现代码&运行结果

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⚡ 动态规划

🥦 求解思路

1. 分别计算上升趋势 up 和下降趋势 down 的最大长度

• nums[i] > nums[i-1] 时, 上升趋势等于之前下降趋势的最大长度加一
• nums[i] < nums[i-1] 时, 下降趋势等于之前上升趋势的最大长度加一

3. 有了基本的思路，接下来我们就来通过代码来实现一下。

🥦 实现代码

class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        int down = 1, up = 1;
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1])
                up = down + 1;
            else if (nums[i] < nums[i - 1])
                down = up + 1;
        }
        return Math.max(down, up);
    }
}

🥦 运行结果

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💬 共勉

最后，我想和大家分享一句一直激励我的座右铭，希望可以与大家共勉！