LeetCode--334. 递增的三元子序列(C++描述)

本文介绍了一种高效算法,用于检测整数数组中是否存在长度为3的递增子序列。通过实例展示如何使用该算法,并探讨了其背后的逻辑与技巧。

// Source :https://leetcode.cn/problems/increasing-triplet-subsequence/
// Date : 2022-12-7
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给你一个整数数组 nums ,判断这个数组中是否存在长度为 3 的递增子序列。

如果存在这样的三元组下标 (i, j, k) 且满足 i < j < k ,使得 nums[i] < nums[j] < nums[k] ,返回 true ;否则,返回 false 。

示例 1:

输入:nums = [1,2,3,4,5]
输出:true
解释:任何 i < j < k 的三元组都满足题意
示例 2:

输入:nums = [5,4,3,2,1]
输出:false
解释:不存在满足题意的三元组
示例 3:

输入:nums = [2,1,5,0,4,6]
输出:true
解释:三元组 (3, 4, 5) 满足题意,因为 nums[3] == 0 < nums[4] == 4 < nums[5] == 6

提示:

1 <= nums.length <= 5 * 105
-231 <= nums[i] <= 231 - 1

进阶:你能实现时间复杂度为 O(n) ,空间复杂度为 O(1) 的解决方案吗?
**************************************************************************************/

/*******************************************************************************************************
题目分析:三个元素递增,本题思路尽可能使前两个数字尽可能接近,然后每次遍历的时候进行第三个元素的讨论,如果当前这个元素比first大的话,就需要将second改为当前元素,否则改为first,继续向后遍历,如果出现一个元素比second都大的话说明找到了所求的三元组。
********************************************************************************************************/

class Solution {
public:
    bool increasingTriplet(vector<int>& nums) {
        int first = nums[0], second = INT_MAX;
        for(int i = 1;i < nums.size(); ++i)
        {
            int tmp = nums[i];
            if(tmp > second)
                return true;
            else if(tmp > first)
                second = tmp;
            else
                first = tmp;
        }
        return false;
    }
};
### 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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