Leetcode_376_摆动序列_动态规划_贪心

本文介绍了一种求解最长波动子序列的问题,通过两种方法:动态规划和贪心算法来实现。动态规划通过维护两个状态变量up和down来记录序列的变化趋势;而贪心算法则通过比较相邻元素差值的变化来确定序列中的波峰和波谷。

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动态规划

设定up和down两个变量分别存储尾部上升和尾部下降的最长子序列
如果当前元素比前一个元素大,up=down+1
对前一个元素,一定有以前一个元素结尾的长度为down的尾部下降子序列,
再接上当前元素,就能成为一个尾部上升的子序列,用这个值去更新up
同理若当前元素比前一个元素小,用up+1去更新down
class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n < 2) {
            return n;
        }
        int up = 1;
        int down = 1;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {
                up = down + 1;
            } else if (nums[i] < nums[i - 1]) {
                down = up + 1;
            }
        }
        return Math.max(up, down);
    }
}

贪心

如果将给的数组放到一个二维平面上,很容易发现要求山峰和山谷的总个数。
class Solution {
    public int wiggleMaxLength(int[] nums) {
        if (nums.length <2 ) return nums.length;
        int curDiff = 0; // 当前一对差值
        int preDiff = 0; // 前一对差值
        int ans = 1;  // 记录峰值个数,序列默认序列最右边有一个峰值
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
            curDiff = nums[i] - nums[i - 1];
            // 出现峰值
            if ((curDiff > 0 && preDiff <= 0) || (preDiff >= 0 && curDiff < 0)) {
                ans++;
                preDiff = curDiff;
            }
        }
        return ans;
    }
}
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