LeetCode 673.最长递增子序列的个数

本文介绍了一种算法,用于解决寻找未排序整数数组中最长递增子序列的个数问题。通过动态规划方法,使用两个数组分别记录以当前元素结尾的最长递增子序列的长度和个数,最终返回所有最长子序列的总个数。

给定一个未排序的整数数组,找到最长递增子序列的个数。

示例 1:

输入: [1,3,5,4,7]
输出: 2
解释: 有两个最长递增子序列,分别是 [1, 3, 4, 7] 和[1, 3, 5, 7]。
示例 2:

输入: [2,2,2,2,2]
输出: 5
解释: 最长递增子序列的长度是1,并且存在5个子序列的长度为1,因此输出5。
注意: 给定的数组长度不超过 2000 并且结果一定是32位有符号整数。

tips : 动态规划,用两个数组记录以当前字符结尾的最长递增子序列的长度,个数

class Solution {
public:
    int findNumberOfLIS(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()<=0) {
            return 0;
        }
        vector<int> dp_nums(nums.size(),1);
        vector<int> dp_length(nums.size(),1);
        int max_length=1;
        dp_nums[0]=1;
        dp_length[0]=1;
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++)
        {
            for (int j = 0; j  < i; j++)
            {
                if(nums[j]<nums[i]) {
                    if(dp_length[j]+1==dp_length[i]) {
                        dp_nums[i]=dp_nums[j]+dp_nums[i];
                    } else if(dp_length[j]+1>dp_length[i]) {
                        dp_nums[i]=dp_nums[j];
                        dp_length[i]=dp_length[j]+1;
                        if(dp_length[i]>max_length) {
                            max_length=dp_length[i];
                        }
                    }
                }
            }
        }
        // 将所有最长的子序列的个数累加
        int count=0;
        for (int i = 0; i < dp_nums.size(); i++)
        {
            if(dp_length[i]==max_length) {
                count+=dp_nums[i];
            }
        }      
        return count;
    }
};
LeetCode 673 题“最长递增子序列个数”的动态规划解法及分析如下: ### 分析 - **定义状态**: - `dp[i]`:到`nums[i]`为止的最长递增子序列长度。 - `count[i]`:到`nums[i]`为止的最长递增子序列个数 [^2]。 - **初始化状态**: - `dp = [1] * n`:代表最长递增子序列的长度至少为 1。 - `count = [1] * n`:代表最长递增子序列个数至少为 1 [^2]。 - **状态转移**: - 对于每个`i`,从 0 到`i - 1`遍历`j`,如果`nums[i] > nums[j]`,则有以下两种情况: - 若`dp[i] < dp[j] + 1`,说明找到了更长的递增子序列,更新`dp[i] = dp[j] + 1`,同时`count[i] = count[j]`。 - 若`dp[i] == dp[j] + 1`,说明找到了长度相同的递增子序列,更新`count[i] += count[j]` [^2]。 ### 代码实现 以下是用 C++ 实现的代码: ```cpp class Solution { public: int findNumberOfLIS(vector<int>& nums) { int n = nums.size(); if(n < 2) return n; vector<int> cnts(n, 1); vector<int> lens(n, 1); for(int i = 1; i < n; ++i) { for(int j = 0; j < i; ++j) { if(nums[i] > nums[j]) { // 代表第一次遇到最长子序列 if(lens[i] < lens[j] + 1) { lens[i] = lens[j] + 1; cnts[i] = cnts[j]; } // 代表已经遇到过最长子序列 else if(lens[i] == lens[j] + 1) { cnts[i] += cnts[j]; } } } } // 求最长递增子序列的长度 int maxLen = *max_element(lens.begin(), lens.end()); int maxCnt = 0; // 找到有最长长度的次数,将它们加起来 for(int i = 0; i < n; ++i) { if(maxLen == lens[i]) maxCnt += cnts[i]; } return maxCnt; } }; ``` 以下是用 C 语言实现的代码: ```c int findNumberOfLIS(int* nums, int numsSize) { if(numsSize == 0 || numsSize == 1) return numsSize; int *length = (int*)malloc(sizeof(int) * numsSize); int *count = (int*)malloc(sizeof(int) * numsSize); for(int i = 0; i < numsSize; i++) { count[i] = 1; // 以nums[i] 结尾得最长序列的个数 length[i] = 1; // 以nums[i]结尾的最长序列的长度 } int max = 1; for(int i = 1; i < numsSize; i++) { for(int j = 0; j < i; j++) { if(nums[i] > nums[j]) { if(length[i] < length[j] + 1) { length[i] = length[j] + 1; count[i] = count[j]; } else if(length[i] == length[j] + 1) { count[i] += count[j]; } } } max = max > length[i] ? max : length[i]; } int res = 0; for(int i = 0; i < numsSize; i++) { if(length[i] == max) res += count[i]; } return res; } ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n^2)$,其中`n`是数组的长度,因为有两层嵌套循环 [^3]。 - **空间复杂度**:$O(n)$,主要用于存储`dp`和`count`数组 [^3]。 ### 总结 动态规划是解决最长递增子序列个数问题的一种有效方法。通过定义合适的状态和状态转移方程,可以逐步计算出到每个位置为止的最长递增子序列长度和个数。最后,找出最长递增子序列的长度,并统计拥有该长度的子序列个数
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