718. 最长重复子数组

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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. 1 <= len(A), len(B) <= 1000
  2. 0 <= A[i], B[i] < 100
LeetCode 718. 最长重复子数组/最长公共子串(C++)
Xavier_97的博客
09-27 1019
唯一的不同就在于，最长子序列允许序列并非连续的，而最长子数组（子串）要求序列是连续的。而“12”和“32”子串在dp数组中保存的值就为1，因此它们最后一位相等，然后再往前找，发现不相等，于是最长就为1。我们可以看到，经过这样的滑动窗口之后，数组1的每个数都和数组2的每一个数对齐进行了一次匹配比较，因此只需要记录下匹配过程中的最大子串就完成了整个过程。在暴力解法中，我们开始计算公共子串的长度的步骤总是等到两个数组的当前元素相等的时候才开始，但是两个元素相等的位置我们根本不知道在哪，所以任何地方都有可能，即。
LeetCode 718. 最长重复子数组
vcj1009784814的博客
05-23 462
文章目录题目描述动态规划滑动窗口 题目描述 给两个整数数组 nums1 和 nums2 ，返回 两个数组中 公共的 、长度最长的子数组的长度 。 动态规划 两个数组，找公共子数组。第一思路是动态规划，设f[i,j]表示在nums1中以位置i结尾，nums2中以位置j结尾，的全部公共子数组中，长度最大的公共子数组的长度。 当nums1[i] != nums2[j]，很明显不存在公共子数组，故f[i,j] = 0 当nums1[i] == nums2[j]，存在公共子数组，f[i,j] = f[i - 1,
# leetcode-1438、 绝对差不超过限制的最长连续子数组(c++)
weixin_42395736的博客
11-28 571
leetcode-1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组(c++) 思路： 1、我们使用两个指针表示子数组的左右边界。其中左指针代表着子数组的起始位置，而右指针即为末尾位置 2、判断右边界新加入元素后子数组是否符合条件（任意两个元素相差绝对值不超过limit),若不符合，滑动左指针 4、判断条件可以利用map有序的特点来实现 ​ class Solution { public: int longestSubarray(vector<int>& nums, int limi
LeetCode第 718 题：最长重复子数组(C++)
zj
10-16 331
718. 最长重复子数组 - 力扣（LeetCode） 简单dp就行了： class Solution { public: int dp[1010][1010]; int findLength(vector<int>& A, vector<int>& B) { int m = A.size(), n = B.size(), res = 0; if(m == 0 || n == 0) return res;
[leetcode]718.C++实现 最长重复子数组（Maximum Length of Repeated Subarray）
guaiguaitinghua的博客
06-24 217
（一）题目分析 （二）思想方法 动态规划： if(A[i-1]==B[j-1]) Dp[i][j] = Dp[i-1][j-1]+1; else Dp[i][j] = 0 （三）代码实现 class Solution { public: int findLength(vector<int>& A, vector<...
leetCode 718.最长重复子数组 动态规划 + 优化（滚动数组）
呵呵哒!的博客
10-08 552
拓展：若我想定义dp[i][j] 是以下标 i 为结尾的nums1，以下标 j 为结尾的 nums2 的最长重复子数组长度，可行不?其实本题相对来说就简单很多了，因为后面的递推公式，遍历顺序，初始化，都比较简单，dp[i][j]的状态只能由 dp[i-1][j-1]推导出来，即。递推公式dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;那么可将 dp[i][0] 和 dp[0][j] 初始化为0。当nums1[i-1] 和 nums2[j-1] 相等时，长度最长的公共子数组是 [3,2,1]。
Day52｜动态规划part13：300.最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组
weixin_43303286的博客
04-26 626
举个例子A[0]如果和B[0]相同的话，dp[1][1] = dp[0][0] + 1，只有dp[0][0]初始为0，正好符合递推公式逐步累加起来。但dp[i][0] 和dp[0][j]要初始值，因为 为了方便递归公式dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;dp[i][j] ：以下标i - 1为结尾的A，和以下标j - 1为结尾的B，最长重复子数组长度为dp[i][j]。如果A[i-1] 和B[i - 1]相同，dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1。
[leetcode]718. 最长重复子数组(Maximum Length of Repeated Subarray)C++代码实现
博客
06-25 499
1，题目描述 2，题目分析 思路分析： 这显然是一道动态规划的题，蛋式可能会有很大一部分的道友做错，会把“子数组”、 “子序列”混淆。“子数组”要求连续，“子序列”并不要求连续。 所以dp[i][j]应该表示当A[i - 1] == B[j - 1]时，A[0, i -1],B[0, j - 1]连续的重复子数组长度。 3，代码实现 class Solution { publi...
718. 最长重复子数组(C++)---动态规划解题
努力学习的DS
07-01 440
题目详情 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 ——题目难度:中等 分析 用dp[i][j] 表示 长度为i，以A[i-1]为末尾 和 长度为j，以B[j-1]为末尾的 的 ..
每日一题：最长重复子数组（C++）
孙彬
07-01 485
题目描述：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： 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] 。 解题思路：滑动窗口。 1.将2个数组对齐，对数组进行一次遍历就可得到字数组长度。 2.对齐方式有两种，第一种，B数组不动，A数组的首个元素与B数组的某个元素对齐，第二种，A数组不动，B数组的首个元素与A数组的某个元素对齐。 class Solution { public:
leetcode-718. 最长重复子数组刷题笔记（c++）
kngines
07-01 296
写在前面 难度：中等 动态规划 动态规划（Dynamic Programming，DP）求解问题一般具有以下3个性质： 最优子结构 边界 状态转移公式 示例说明 F(n) = F(n-1) + F(n-2)(n >= 3); F(2) = 2; F(1) = 1; 称F(2)和F(1)是问题的"边界" 状态转移公式：F(n) = F(n-1) + F(n-2) 题目详情 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: [
leetcode 718. 最长重复子数组 C++ 2021-07-06
sususuqingxiao的博客
07-06 218
子序列默认不连续，子数组默认连续 //时间复杂度O(n * m) n 为A长度，m为B长度 //空间复杂度O(n * m) //个人觉得那个滑动窗口的写法更复杂，需要考虑多种情况，反而动态规划的方法更直观 class Solution { public: int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) { int nums1_len = nums1.size(); .
力扣第718题 最长重复子数组 c++ 动态规划 + 滚动数组优化 附Java代码
lenyan~的博客
11-09 312
中等相关标签给两个整数数组nums1和nums2，返回两个数组中、长度最长的子数组的长度。3长度最长的公共子数组是 [3,2,1]。5。
c++中求最长重复子数组
qq_38245267的博客
10-14 321
这是LeetCode 718.最长重复子数组的一个例题： 刚接触到这个题目的时候 一脸懵逼，，，， 之前没接触过DP（动态规划算法）在百度上面查到了方法，看的满头雾水，因为题解中用到了DP算法，随意 又去看了看DP算法的原理，最后琢磨好几个小时才看懂题解当中的方法。 下面给出我在csdn找到的一个题解，希望能帮助你理解，LeetCode 718.最长重复子数组 ...
LeetCode 718.最长重复子数组
Gl_Zhang的博客
11-21 847
题目描述 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 &amp;lt;= len(A), len(B) &amp;lt;= 1000 0 &amp;lt;= A[i], B[i] &amp;lt; 100 使用算法 使用动态规划（Dynam...
精选力扣500题 第51题 LeetCode 718. 最长重复子数组【c++/java详细题解】
林深不见鹿 的博客
07-02 2837
目录1、题目3、c++代码4、java代码 1、题目 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： 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] 。 提示： 1 <= len(A), len(B) <= 1000 0 <= A[i], B[i] < 100 思路 (动态规划) O(n2)O(n^2)O(n2) 状态表示： f[i][j]表示长度为i，末尾项
最长重复子数组
weixin_42178281的博客
07-13 629
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： 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] 。 public class Solution { public int findLength(int[] A,int[] B){ int[][] dp = new int[A.length][B.length]; int max = Integer
最长重复子数组js
最新发布
03-21
### JavaScript中最长重复子数组的实现 在解决最长重复子数组问题时，可以采用动态规划的方法。这种方法能够有效地减少计算复杂度，并提供一种清晰的方式来解决问题。 以下是基于动态规划方法的一个具体实现： #### 动态规划的核心思路 定义一个二维数组 `dp`，其中 `dp[i][j]` 表示以 `nums1[i-1]` 结尾的子数组和以 `nums2[j-1]` 结尾的子数组的最大公共长度[^2]。如果 `nums1[i-1] === nums2[j-1]`，则更新 `dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1`；否则保持为零。 ```javascript function findLength(nums1, nums2) { const n = nums1.length; const m = nums2.length; // 初始化 DP 数组 let dp = Array.from({ length: n + 1 }, () => Array(m + 1).fill(0)); let maxLength = 0; // 填充 DP 数组 for (let i = 1; i <= n; i++) { for (let j = 1; j <= m; j++) { if (nums1[i - 1] === nums2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; maxLength = Math.max(maxLength, dp[i][j]); } } } return maxLength; } ``` 上述代码中，我们初始化了一个 `(n+1)x(m+1)` 大小的二维数组 `dp` 来存储中间状态。通过双重循环遍历两个输入数组中的每一个可能组合，当发现匹配项时，利用前一状态的结果进行累加操作[^4]。 #### 时间与空间复杂度分析 此解决方案的时间复杂度为 O(n * m)，这是因为我们需要比较两数组间每一对元素的可能性。对于空间复杂度而言也是 O(n * m)，由于创建了额外的空间用于保存所有的子问题解答结果[^3]。 为了优化内存消耗，在实际应用过程中还可以考虑仅保留上一层的状态而非整个矩阵，从而降低至线性的空间需求。 --- ###
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