718. Maximum Length of Repeated Subarray

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1.原题

Given two integer arrays A and B, return the maximum length of an subarray that appears in both arrays.

2. 分析

  • 采用动态规划的方法, 有2个数组, 以dp[i][j]表示以A[ i ] 和 B[ j ]结尾的最长的字符串
  • 如果A[i] == B[j] 那么以A[ i ] 和 B[ j ]结尾的最长的字符串等于A[ i - 1][ j - 1]的最长的字符串长度加上这一位, dp[i][j]=dp[i−1][j−1]+1
  • 考虑越界问题以及初始化无意义的边缘
  • 考虑怎么初始化二维的动态数组才不会出错。

3. 代码

class Solution {
public:
    int findLength(vector<int>& A, vector<int>& B) {
        int len1 = A.size();
        int len2 = B.size();
        if (len1 == 0 || len2 == 0)
            return 0;
        int **dp = new int*[len1 + 1];
        int max = -1;

        for (int i = 0; i <= len1; i++) {
            dp[i] = new int[len2 + 1];
            for (int j = 0; j <= len2; j++) {
                if (i == 0 || j == 0) {
                    dp[i][j] = 0;
                }
                else {
                    if (A[i - 1] == B[j - 1]) {
                        dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                    }
                    else {
                        dp[i][j] = 0;
                    }
                    if (max < dp[i][j]) {
                        max = dp[i][j];
                    }
                }
            }
        }
        return max;
    }
};
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/如果nums1[i-1]==nums2[j-1],dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1,即后面的dp[i][j]由前面的dp[i-1][j-1]覆盖计算,因此dp[i][j]可以不初始化,或者为了写代码方便可以统一初始化为0。容易理解dp[i][j]=dp[i-1][j-1] +1。如果nums1[i-1]不等于nums2[j-1],此时不存在以nums1[i-1]结尾和以nums2[j-1]结尾的公共子数组,dp[i][j]等于0。//dp[i][j]表示以nums1[遍历nums2数组。

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718. Maximum Length of Repeated Subarray——python——DP

注意:子序列必须是连续的,与最长子序列Longest Common Subsequence问题you有所不同。 注释掉的写成了最长相同子序列的问题,最长相同子序列可以不连续,但是这道题必须连续。 class Solution(object): def kthSmallest(self, A, B): # lena = len(A) # lenb =...

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lifi_sysu
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