leetcode-动态规划

本文深入探讨了最长上升子序列问题的动态规划解法,通过定义状态dp[i]来求解序列的最长上升子序列长度。同时,介绍了1035.不相交的线问题,通过示例讲解如何找到两组序列中最大数量的不交叉连线。

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最长上升序列篇

解法一:动态规划
解题思路:
状态定义:

dp[i]的值代表 nums 前 i 个数字的最长子序列长度。
转移方程: 设 j∈[0,i),考虑每轮计算新 dp[i]时,遍历 [0,i) 列表区间,做以下判断:

当 nums[i] > nums[j]时: nums[i] 可以接在 nums[j] 之后(此题要求严格递增),此情况下最长上升子序列长度为 dp[j] + 1;
当 nums[i]<=nums[j] 时: nums[i]无法接在nums[j] 之后,此情况上升子序列不成立,跳过。
上述所有 1. 情况 下计算出的dp[j]+1 的最大值,为直到 i 的最长上升子序列长度(即 dp[i])。实现方式为遍历 j 时,每轮执行 dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)。
转移方程: dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) for j in [0, i)。
初始状态:

dp[i] 所有元素置 1,含义是每个元素都至少可以单独成为子序列,此时长度都为 1。
返回值:

返回 dp 列表最大值,即可得到全局最长上升子序列长度。
复杂度分析:
时间复杂度 O(N^2) : 遍历计算 dp 列表需 O(N),计算每个 dp[i] 需 O(N)。
空间复杂度 O(N): dp列表占用线性大小额外空间。

class Solution {
    public int lengthOfLIS(int[] nums) {
        if (nums == null) {
            return 0;
        }
        int len = nums.length;
        if (len <= 1) {
            return len;
        }
        int[] dp = new int[len];
        Arrays.fill(dp, 1);
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[j] < nums[i]) {
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                }
            }
            res = Math.max(res, dp[i]);
        }
        return res;

    }
}

1035. 不相交的线

难度中等

我们在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 A 和 B 中的整数。

现在,我们可以绘制一些连接两个数字 A[i] 和 B[j] 的直线,只要 A[i] == B[j],且我们绘制的直线不与任何其他连线(非水平线)相交。

以这种方法绘制线条,并返回我们可以绘制的最大连线数。

示例 1:

输入:A = [1,4,2], B = [1,2,4]
输出:2
解释:
我们可以画出两条不交叉的线,如上图所示。
我们无法画出第三条不相交的直线,因为从 A[1]=4 到 B[2]=4 的直线将与从 A[2]=2 到 B[1]=2 的直线相交。

示例 2:

输入:A = [2,5,1,2,5], B = [10,5,2,1,5,2]
输出:3

示例 3:

输入:A = [1,3,7,1,7,5], B = [1,9,2,5,1]
输出:2

提示:

  1. 1 <= A.length <= 500
  2. 1 <= B.length <= 500
  3. 1 <= A[i], B[i] <= 2000
class Solution {
    public int maxUncrossedLines(int[] A, int[] B) {
        int aLen = A.length;
        int bLen = B.length;
        int count = 0;
        int lastindex= 0;
        for (int i = 0; i < aLen; i++) {
            for (int j = lastindex; j < bLen; j++) {
                if (A[i] == B[j]) {
                    count++;
                    lastindex = j + 1;
                    break;
                }
            }
        }
        return count;
    }
}

 

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