Leetcode——最长重复数组(最长公共子串) / 最长重复子串

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本文探讨了最长重复数组和最长重复子串的三种算法解决方案：暴力法、动态规划（包括普通和优化版本）以及滑动窗口技巧。讲解了如何用递推公式、哈希和高效数据结构来提高查找效率，适用于前端、后端开发者和数据结构学习者。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 最长重复数组

在这里插入图片描述

（1）暴力

跟最长公共子串一个解法，没有变化

class Solution {
   
    public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
   
        if (nums1 == null || nums2 == null) {
   
            return 0;
        }
        int l1 = nums1.length;
        int l2 = nums2.length;
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < l1; i++) {
   
            for (int j = 0; j < l2; j++) {
   
                int m = i;
                int n = j;
                int len = 0;
                while (m < l1 && n < l2 && nums1[m] == nums2[n]) {
   
                    len++;
                    m++;
                    n++;
                }
                res = Math.max(res, len);
            }
        }
        return res;
    }
}

（2）DP

用一个二维数组dp[i][j]表示第一个字符串前 i 个字符（0，i - 1）和第二个字符串前 j 个字符（0，j - 1）组成的最长公共字符串的长度。

那么我们在计算dp[i][j]的时候，我们首先要判断s1.charAt(i)是否等于s2.charAt(j)：

如果不相等，说明当前字符无法构成公共子串，所以dp[i][j]=0。
如果相等，说明可以构成公共子串，我们还要加上他们前一个字符构成的最长公共子串长度，也就是dp[i-1][j-1]。所以我们很容易找到递推公式

class Solution {
   
    public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
   
        if (nums1 == null || nums2 == null || nums1.length == 0 || nums2.length == 0)
            return 0;
        int max = 0;

        // +1是为了防止边界条件判断 和 减少初始化当 i 或 j 等于 0 时，初始化子串就是为0，初始化数组也是为0
        int[][] dp = new int[nums1.length + 1][nums2.length + 1];
        for (int i = 1; i <= nums1.length; i++) {