718. 最长重复子数组

🧩 LeetCode:最长重复子数组(Longest Common Subarray)

📌 题目描述

给定两个整数数组 nums1nums2,请你找出这两个数组中 长度最长的公共子数组,并返回该子数组的长度。

  • 公共子数组:必须是 连续的子数组(不是子序列)。
  • 数组中元素值不一定唯一。
  • 保证两个数组长度不超过 1000,单个元素不超过 100

💡 示例说明:

输入:
nums1 = [1,2,3,2,1]
nums2 = [3,2,1,4,7]

输出: 3

解释: 最长的公共子数组是 [3,2,1],长度为 3。

🔍 解题分析

这是一个典型的 动态规划问题,问题核心是寻找两个数组中位置连续、值相同的子数组。

我们需要考虑的问题包括:

  • 如何高效地找出所有可能的公共子数组?
  • 如何避免暴力搜索的高时间复杂度?

✅ 解题方法一:二维动态规划(DP)

📘 状态定义

我们使用二维数组 dp,其中:

### JavaScript中最长重复子数组的实现 在解决最长重复子数组问题时,可以采用动态规划的方法。这种方法能够有效地减少计算复杂度,并提供一种清晰的方式来解决问题。 以下是基于动态规划方法的一个具体实现: #### 动态规划的核心思路 定义一个二维数组 `dp`,其中 `dp[i][j]` 表示以 `nums1[i-1]` 结尾的子数组和以 `nums2[j-1]` 结尾的子数组的最大公共长度[^2]。如果 `nums1[i-1] === nums2[j-1]`,则更新 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`;否则保持为零。 ```javascript function findLength(nums1, nums2) { const n = nums1.length; const m = nums2.length; // 初始化 DP 数组 let dp = Array.from({ length: n + 1 }, () => Array(m + 1).fill(0)); let maxLength = 0; // 填充 DP 数组 for (let i = 1; i <= n; i++) { for (let j = 1; j <= m; j++) { if (nums1[i - 1] === nums2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; maxLength = Math.max(maxLength, dp[i][j]); } } } return maxLength; } ``` 上述代码中,我们初始化了一个 `(n+1)x(m+1)` 大小的二维数组 `dp` 来存储中间状态。通过双重循环遍历两个输入数组中的每一个可能组合,当发现匹配项时,利用前一状态的结果进行累加操作[^4]。 #### 时间与空间复杂度分析 此解决方案的时间复杂度为 O(n * m),这是因为我们需要比较两数组间每一对元素的可能性。对于空间复杂度而言也是 O(n * m),由于创建了额外的空间用于保存所有的子问题解答结果[^3]。 为了优化内存消耗,在实际应用过程中还可以考虑仅保留上一层的状态而非整个矩阵,从而降低至线性的空间需求。 --- ###
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