代码随想录day52-优快云博客

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文章介绍了使用动态规划和贪心算法解决三种数组序列问题：最长递增子序列、最长连续递增序列和最长重复子数组。动态规划方法通过维护dp数组计算序列长度，而贪心算法在处理最长连续递增序列时通过比较相邻元素实现。同时，给出了具体代码实现。

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300.最长递增子序列

dp[i]表示以nums[i]为结尾的最长递增子序列的长度，必须以nums[i]为结尾。

class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()<=1) return nums.size();
        vector<int> dp(nums.size(),1);
        int res=0;
        for(int i=1;i<nums.size();i++){
            for(int j=0;j<i;j++){
                if(nums[i]>nums[j]){
                    dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);
                }
            }
            if(dp[i]>res) res=dp[i];
        }
        return res;
    }
};

674. 最长连续递增序列

动态规划思路：

dp[i]表示以下标i为结尾的最长连续递增序列的长度。

class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()==0) return 0;
        int res=1;
        vector<int> dp(nums.size(),1);
        for(int i=1;i<nums.size();i++){
            if(nums[i]>nums[i-1]){
                dp[i]=dp[i-1]+1;
            }
            if(dp[i]>res) res=dp[i];
        }
        return res;
    }
};

贪心算法思路：
如果连续递增，count++，否则count从1开始重新计数。

class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
        if(nums.size()==0) return 0;
        int res=1;
        int count=1;
        for(int i=1;i<nums.size();i++){
            if(nums[i]>nums[i-1]){
                count++;
            }else count=1;
            if(count>res) res=count;
        }
        return res;
    }
};

718. 最长重复子数组

class Solution {
public:
    int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        vector<vector<int>> dp(nums1.size()+1,vector<int>(nums2.size()+1,0));
        int res=0;
        for(int i=1;i<=nums1.size();i++){//循环终止条件有等于，因为dp[i][j]表示以下标i-1为结尾的A和以。。。最长重复子数组的长度
            for(int j=1;j<=nums2.size();j++){
                if(nums1[i-1]==nums2[j-1]){
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;
                }
                if(dp[i][j]>res) res=dp[i][j];
            }
        }
        return res;
    }
};