(24)718. 最长重复子数组-优快云博客

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本文探讨了LeetCode上编号718的题目——最长重复子数组，通过两种方法进行解答：动态规划和滑动窗口。动态规划方法利用二维数组记录两数组间的最长公共前缀，而滑动窗口方法则通过固定一个数组并让另一个数组滑动来寻找最长公共子数组。

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题目链接：
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-length-of-repeated-subarray/
困难度：中等
718. 最长重复子数组
	给两个整数数组 A 和 B ，返回两个数组中公共的、长度最长的子数组的长度。
示例 1:
	输入:
		A: [1,2,3,2,1]
		B: [3,2,1,4,7]
	输出: 3
解释: 
	长度最长的公共子数组是 [3, 2, 1]。
说明:
	1 <= len(A), len(B) <= 1000
	0 <= A[i], B[i] < 100

不会。。。根据官方的思路写了一下
动态规划没想到比较容易理解
dp[i][j] 是 A[i: ]，B[j: ]的最长公共前缀
dp[i-1][j-1] = dp[i][j]+! 或者 0 （ A[i] == B[j] ）
不过执行时间和内存消耗都挺高的

class Solution {
public:
    int findLength(vector<int>& A, vector<int>& B) {
        int n = A.size(), m = B.size();
        vector<vector<int>> dp(n + 1, vector<int>(m + 1, 0));
        int ans = 0;
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = m - 1; j >= 0; j--) {
                dp[i][j]=A[i]==B[j]?dp[i+1][j+1]+1:0;
                ans=max(ans,dp[i][j]);        
            }
        }
        return ans;
    }
};

还有个思路是滑动窗口之前做题用过这个没想到好垃圾
以A B分别为基准如使A不动 B滑动 B[i]为开始（i范围为 0-(n-1)）得到 A 与B[i:] 之间的公共前缀

class Solution {
public:
	//  a--A   b--B  a,b有一个为0   若a为0 则此时A不动
    int maxLength(vector<int>& A, vector<int>& B, int a, int b, int len) {
        int ret = 0, k = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            if (A[a + i] == B[b + i]) {
                k++;
            } else {
                k = 0;
            }
            ret = max(ret, k);
        }
        return ret;
    }
    int findLength(vector<int>& A, vector<int>& B) {
        int n = A.size(), m = B.size();
        int ret = 0;
        // 
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int len = min(m, n - i);
            int maxlen = maxLength(A, B, i, 0, len);
            ret = max(ret, maxlen);
        }
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int len = min(n, m - i);
            int maxlen = maxLength(A, B, 0, i, len);
            ret = max(ret, maxlen);
        }
        return ret;
    }

};