leetcode每日一题 521. 最长特殊序列 Ⅰ 脑筋急转弯

本文解析了如何在LeetCode问题中寻找两个字符串a和b之间的最长特殊序列,探讨了字符串长度相等、字符不同和字符相同的不同情况,最终给出简洁的O(1)时间复杂度解决方案。

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📖本篇内容:Leetcode每日一题 521. 最长特殊序列 Ⅰ 脑筋急转弯

📑 文章专栏:leetcode每日一题《打卡日常》

📆 最近更新:2022年3月4日 Leetcode每日一题 2104. 子数组范围和 枚举 / 单调栈 一题两做

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🙊写在前面🙊

来啦来啦,简单题,也要好好研究。

题目

给你两个字符串 a 和 b,请返回 这两个字符串中 最长的特殊序列 。如果不存在,则返回 -1 。

「最长特殊序列」 定义如下:该序列为 某字符串独有的最长子序列(即不能是其他字符串的子序列) 。

字符串 s 的子序列是在从 s 中删除任意数量的字符后可以获得的字符串。

例如,"abc" 是 "aebdc" 的子序列,因为删除 "aebdc" 中斜体加粗的字符可以得到 "abc" 。 "aebdc" 的子序列还包括 "aebdc" 、 "aeb" 和 "" (空字符串)。

示例1:

输入: a = "aba", b = "cdc"
输出: 3
解释: 最长特殊序列可为 "aba" (或 "cdc"),两者均为自身的子序列且不是对方的子序列。

示例2:

输入:a = "aaa", b = "bbb"
输出:3
解释: 最长特殊序列是 "aaa" 和 "bbb" 。

示例3:

输入:a = "aaa", b = "aaa"
输出:-1
解释: 字符串 a 的每个子序列也是字符串 b 的每个子序列。同样,字符串 b 的每个子序列也是字符串 a 的子序列。

提示

  • 1 <= a.length, b.length <= 100
  • a 和 b 由小写英文字母组成

📝思路📝

本题考查知识点

  • 思路: 这道题的难点在于读懂题目,我们拿示例1示例3来举例说明理解,题目中说要找到最长的特殊序列,如果如示例1中,字符串a与字符串b中完美不相同那么很容易理解就是aba 没有在 字符串b中出现cdc也没有字符串a中出现,二者长度相同其最长特殊子序列就是他本身长度。而示例3中,字符串a与字符串b长度相同且字符串字符相同,那么就来理解当 字符串 aaaa 时 确实是最长的子序列,但是字符串b中也存在aaa最长的子序列,当获取字符串a中的字符子序列 aa时恰巧在字符串b中也能找到aa字符子序列,以此类推。
  • 故此我们可以得出结论通过示例1,当我们长度相同时,字符串字符不相同时,那么就是字符串本身长度,通过示例3,当我们长度相同时,字符串串字符相同时,那么一定无法找到返回-1。
  • 那这样考虑就完善了么?我们还需要考虑字符串a和b不相等的时候,我们举个例子,假定字符串a为abc,字符串b为ab,那么显而易见a中的最长子序列就是它本身abc,而abc这个最长子序列在字符串b中找不到相同的最长子序列,那么它就是一个最长特殊序列,所以我们能得出当字符串a和b长度不相等时,返回字符串较长的长度即可。

⭐代码实现⭐

脑筋急转弯阅读题

class Solution {
    public int findLUSlength(String a, String b) {
        int n = a.length(),m = b.length();
        if (m == n)return a.equals(b) ? -1 : m;
        return Math.max(m,n);
    }
}
  • 时间复杂度:O(1)
  • 空间复杂度:O(1)

运行结果

读题脑筋急转弯

在这里插入图片描述

🙊写在最后🙊

2022-3-5今天小付打卡了哦~

美好的日出 美好的山河

都因有你存在 而璀璨 耀眼

在这里插入图片描述

### LeetCode 298 二叉树最长连续序列 对于LeetCode上的编号为298的题目“二叉树中最长的连续序列”,目标是在给定的二叉树中找到最长的连续递增路径长度。这里的连续意味着节点值依次增加1。 #### 解决方案概述 解决方案涉及深度优先搜索(DFS)遍历整棵树,同时跟踪当前路径是否构成连续递增序列以及该序列的长度。当遇到不满足条件的情况时,则重置计数器并继续探索其他分支[^4]。 #### Python代码实现 下面是一个基于上述思路的具体Python实现: ```python class Solution(object): def longestConsecutive(self, root): """ :type root: TreeNode :rtype: int """ def dfs(node, parent_val, cur_length): if not node: return # 如果当前节点值正好是父节点值加一,则认为找到了一个新的连续部分 if node.val == parent_val + 1: nonlocal max_length max_length = max(max_length, cur_length + 1) # 继续向下层传递更新后的参数 dfs(node.left, node.val, cur_length + 1) dfs(node.right, node.val, cur_length + 1) else: # 否则重新开始计算新的潜在连续序列 dfs(node.left, node.val, 1) dfs(node.right, node.val, 1) max_length = 0 # 初始化调用栈 dfs(root, float('-inf'), 0) return max_length ``` 此方法通过递归方式访问每一个节点,并利用`parent_val`和`cur_length`两个额外参数来帮助判断是否存在连续关系及其对应的长度变化情况。最终结果保存于全局变量`max_length`之中,在完成整个树形结构扫描之后返回作为答案。
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