算法练习（25）：Maximum Length of Repeated Subarray

最新推荐文章于 2019-02-11 11:28:39 发布

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#Maximum Length of Re #算法 #动态规划 #dp

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本文介绍了一种使用动态规划解决寻找两个整数数组中最长公共子数组长度的方法。通过构建二维数组记录比较过程，逐步迭代找出最长公共子数组长度。

题意：找出最长公共子数组的长度

分析与思路：这种对两个数组或者字符串找出公共或者其他什么规律的题，其实都可以用一种类型的思路去做，就是动态规划，对两个整体的数组的分析可以变成一个更小的问题，分析更小的，一点点减小，这题目的动态方程是：dp(i,j)=(A[i]==B[j])?[dp(i-1,j-1)+1]:0

代码：

class Solution {
public:
	int findLength(vector<int>& A, vector<int>& B) {
		int maxLength = 0;
		int** lengthRecord = new int*[A.size()];
		for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
			lengthRecord[i] = new int[B.size()];
		}
		for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
			for (int j = 0; j < B.size(); j++) {
				if (A[i] == B[j]) {
					if (i > 0 && j > 0) lengthRecord[i][j] = lengthRecord[i - 1][j - 1] + 1;
					else lengthRecord[i][j] = 1;
				}
				else lengthRecord[i][j] = 0;
				if (lengthRecord[i][j] > maxLength) maxLength = lengthRecord[i][j];
			}
		}
		for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
			delete[] lengthRecord[i];
		}
		delete[] lengthRecord;
		return maxLength;
	}
};