力扣-354.俄罗斯套娃信封问题

最新推荐文章于 2024-03-08 13:23:03 发布

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本文介绍了一种解决信封问题的方法，通过宽度升序排列并结合最长递增子序列算法，找出在宽度相等时高度最高的信封组合。关键步骤包括使用lambda表达式对信封按特定规则排序，并利用动态规划求解最长递增子序列。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先，将宽度升序，如果宽度一样则对高度降序（因为要先找到同宽中最大的信封装）

然后，再将排序后的高度，求最长递增子序列力扣-300.最长递增子序列_Node_Su的博客-优快云博客

例如原先数据：经过以上步骤后：

[5,4] [2,3]

[6,4] [5,4]

[6,7] [6,7]

[2,3] [6,4]

最终求得高度的最长递增子序列：[2,3]=>[5,4]=>[6,7]

其中有一个方便的办法执行“首先”的步骤

envelopes.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))

key=lambda是固定的，x[0]表示键排序，x[1]表示键值排序，默认是升序

class Solution(object):
    def maxEnvelopes(self, envelopes):
        """
        :type envelopes: List[List[int]]
        :rtype: int
        """
        envelopes.sort(key=lambda x: (x[0], -x[1]))
        height = []
        for i in range(0, len(envelopes)):
            height.append(envelopes[i][1])
        res = self.lengthOfLIS(height)
        return res

    def lengthOfLIS(self, nums):
        """
        :type nums: List[int]
        :rtype: int
        """
        dp = [1] * (len(nums))

        for i in range(0, len(nums)):
            for j in range(0, i):  # 此处不需要查找所有比当前的nums[i]小的nums[j],只需查找在nums[i]之前的小的nums[j]即可
                if nums[j] < nums[i]:
                    dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)  # 与当前更长的dp[j]+1
        res = 0
        for i in range(0, len(dp)):
            res = max(res, dp[i])
        return res


if __name__ == '__main__':
    envelopes = [[5, 4], [6, 4], [6, 7], [2, 3]]
    Sol = Solution()
    res = Solution.maxEnvelopes(Sol, envelopes)
    print(res)