最长连续递增子串

最新推荐文章于 2025-08-25 00:30:00 发布

原创

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文章标签：

#c++ #算法 #开发语言

#include <iostream>
#include <string>

std::string findLongestIncreasingSubstr(const std::string& str) {
   
   
    std::string longestSubstr = "";
    std::string currentSubstr = "";

    for (size_t i = 0; i

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求字符串中最长连续递增的数字子串的长度

不一样的焰火

10-02

2234

如题，给定一个字符串，求字符串中最长连续递增的数字子串的长度。 字符串全部由小写字母和数字组成。用例1：1234aa12345ab123456 结果：6 . 最长连续递增的数字子串为123456 用例2：bv1234aa412345ab341234567 结果：7. 最长连续递增的数字子串为1234567 用例3：54345689bv12345cd2123545454789 结果：6. 最长连续递增的数字子串为345689 题解：由上题描述可知，求字符串中最长连续递增的数字子串的长度。

Leetcode——最长连续序列 / 最长递增子序列

Yawn

08-17

1721

1. 最长回文子序列（1）动规状态： dp[i][j] 表示 s 的第 i 个字符到第 j 个字符组成的子串中，最长的回文序列长度是多少。转移方程：如果 s 的第 i 个字符和第 j 个字符相同的话： dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1] + 2 如果 s 的第 i 个字符和第 j 个字符不同的话： dp[i][j] = max(dp[i + 1][j], dp[i][j - 1]) 然后注意遍历顺序，i 从最后一个字符开始往前遍历，j 从 i + 1 开始往后遍历，这样

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【数组】674. 最长连续递增序列（简单）

...

10-31

1426

【题目】给定一个未经排序的整数数组，找到最长且连续递增的子序列，并返回该序列的长度。连续递增的子序列可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], …, nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。【示例 1】输入：nums = [1,3,5,4,7] 输出：3 解释：最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为

最长递增子序列(一题多解)（leetcode 300）（模板）

最新发布

2301_79575831的博客

08-25

804

这里是每次对 i 位置左边求了一次最长子序列和右边求一次最长子序列，虽然代码不优雅很拉跨，但这个代码还是把这题AC了，之后看一下题解，修改修改，也能变得很好。当有 n 个位置时，对于第一个位置，可选 0,1,1,3,2,3，其中的任意一个，如对于第一个位置选了数组中的1，那么在1之前的0就不能在考虑，对于第二个位置就只能考虑数组中数字1之后符合题意的数，填到第二个位置。选出最少的人数，也就是要保留最多的人数，以 i 为中心点，左边选出最长的递增子序列，右边选出最长的递减子序列，注意：理解这里的顺序，连续。

最长递增子串

weixin_30802273的博客

11-01

108

View Code #include<IOSTREAM.H> #include <IOMANIP.H> #include <STRING.H> #include <STDLIB.H> //动态规划：需要一个数组b[n],其中b[i]是以x[i]结尾最长子串的长度，而b[i+1]=max(b[k]&&...

最长递增子序列 最长连续递增序列最长重复子数组

波风水门的博客

01-22

1004

为什么一定表示 “以nums[i]结尾的最长递增子序” ，因为我们在做递增比较的时候，如果比较 nums[j] 和 nums[i] 的大小，那么两个递增子序列一定分别以nums[j]为结尾和 nums[i]为结尾，要不然这个比较就没有意义了，不是尾部元素的比较那么如何算递增呢。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。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;

字符串的最大递增子串

天地正气，古今完人

09-15

2610

字符串的最大递增子串

求最长递增子串

u012424449的博客

02-06

1004

最近看到一个Java笔试题：求最长递增子串题目：给定一个只包含小写（a-z）的字符串。找出其中最长递增子串（子串是指连续的子串）。例如：给定ababc输出abc public static void main(String [] args){ String str="abcefghjklmn"; System.out.println("str:"

【笔记】Java实现最大连续递增有序子串

After_hours1203的博客

02-12

911

编写一个程序，提示用户输入一个字符串，然后显示最大连续递增的有序子串。分析你的程序的时间复杂度。下面是一个运行示例：思路：在每一刻都需要知道2个值：当前子串和当前最大子串，主循环是比较每一次移动后当前子串和当前最大子串的长度，根据情况的不同分类讨论：设输入字符串为str， i, j 分别指向当前最大子串的首元素和尾元素，p, q 分别指向当前子串的首元素和尾元素，len = q - p + 1, 表示当前子串的长度，Lmax = j - i + 1，表示当前最大子串的长度，则有： if(len

最长递增子序列子串_最长递增子序列

cumudi0723的博客

07-27

383

最长递增子序列子串Description: 描述： This is one of the most popular dynamic programming problems often used as building block to solve other problems. 这是最流行的动态编程问题之一，通常用作解决其他问题的基础。 Problem statement: 问题陈述...

求最长递增子序列问题

jokerfox的专栏

09-10

1748

最长递增子序列问题是一个很基本、较常见的小问题，但这个问题的求解方法却并不那么显而易见，需要较深入的思考和较好的算法素养才能得出良好的算法。由于这个问题能运用学过的基本的算法分析和设计的方法与思想，能够锻炼设计较复杂算法的思维，我对这个问题进行了较深入的分析思考，得出了几种复杂度不同算法，并给出了分析和证明。一，最长递增子序列问题的描述设L=a1,a2,…,an>是n个不同的实数的

动态规划：最长递增子串

Peanut 大本营

04-10

2388

给定一个数组nums，求其最长的递增子串长度。如数组[10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]，其最长递增子串为[2, 3, 7, 101]，长度为4. 方法一：直接遍历，复杂度为O(n^2)。方法二：把长度为i + 1的递增子串的最后元素的最小值记录在数组tails中，如对于数组 [4,5,6,3]，tails中的记录为： len = 1 : ...

求最长递增子串&子序列

simmons6666的博客

07-24

208

1.最长递增子串 public static int getMax1(int[] arr){ int len=1; int res=0; for(int j=1;j<arr.length;j++){ if(arr[j-1]<arr[j]){ len++; res=Math.max(res,len); }else{

最长递增子串（LIS）

weixin_33767813的博客

10-21

163

给定一个序列，要求求出该序列的最长单调子序列，即 longest increasing subsequence，这是一个经典的动态规划求解问题。设给定序列为 a[]，大小为 n，如何求其最长单调子序列呢？考虑将最长单调子序列的长度作为所求的最优值，最长单调子序列必定以序列a[]中的某一个元素结尾。设序列count[i]为以a[i]结尾的最长单调子序列的长度，那么a[]的LIS的长度...

动态规划之最长递增子序列最长不重复子串最长公共子序列

虐汪狂人巴甫洛夫的博客

05-11

4296

【前言】动态规划：与分治法相似，即通过组合子问题来求解原问题，不同的是分治法是将问题划分为互不相交的子问题，递归求解子问题，再将他们组合起来求出原问题的解。动态规划则应用于子问题重叠的情况，通常用来求解最优化问题。这类问题可以有很多可行解，每个解都有一个值，我们希望寻找最优值的解。通常有4个步骤来设计动态规划算法： 1.刻画一个最优解的结构特征。 2.递归地定义最优解的值。 3.计算

最长递增子串的长度

weixin_30908103的博客

10-30

218

给出一个无序的整形数组，找出它的最大升序子序列。示例数组 arr[] = {10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18}，数组arr的最长升序子序列是 {2, 3, 7, 101}，因此长度是4。解题思路：定义数组tmp记录当前最大升序子串（∴tmp必然升序），用tmp的末位元素对比目标序列nums[i]开始的每个元素，若当前nums元素 > tmp末位元素，当前num...

找最长非连续子串帮我查找错误

04-12

<think>嗯，用户想让我帮他分析C语言实现寻找最长非连续子串的算法中的错误。首先，我需要明确问题到底是什么。题目是寻找“最长非连续子串”，但用户提供的引用都是关于最长元音子串、最长回文子串的内容，可能用户的问题存在混淆。首先，得弄清楚“最长非连续子串”具体指什么。一般来说，子串是连续的字符组成的，而子序列是非连续的。所以可能用户实际上是想找最长非连续子序列，或者最长不重复子串？比如最长递增子序列这类问题。或者可能用户混淆了子串和子序列的概念，导致代码逻辑错误。接下来看用户提供的引用代码，都是关于最长元音子串和回文子串的。比如引用1中的代码是寻找最长的元音子串，通过遍历字符串，统计连续的元音字符长度。而引用2、3、4是关于最长回文子串的算法，使用中心扩展法和动态规划。如果用户的问题是关于最长非连续子串，那可能代码中存在逻辑错误，比如没有正确处理非连续的情况。例如，原本应该寻找不连续的子序列，但代码却按子串处理，导致结果错误。比如，假设用户想实现最长递增子序列（非连续），但代码可能错误地使用连续的方式计算。例如，原代码可能像引用1中的元音子串处理，只统计连续的情况，而忽略了非连续的判断。这种情况下，代码的逻辑需要调整，将连续检查改为非连续的条件。或者，用户可能在处理子序列时，动态规划的状态转移方程有误，比如没有正确比较前一个状态的值，导致结果错误。例如，最长递增子序列的经典动态规划解法中，每个位置i的值应该是前面所有j < i且nums[j] < nums[i]的位置的最大值加一，如果用户代码中遗漏了遍历前面的元素，或者状态转移错误，就会得到错误结果。另外，用户可能混淆了子串和子序列的概念，导致代码逻辑错误。例如，使用滑动窗口来处理子串，而子序列需要不同的方法。这时候需要检查代码中的循环结构是否正确处理非连续的情况。可能的代码错误点包括： 1. 循环逻辑错误，例如只检查连续字符，而没有处理非连续的情况。 2. 动态规划数组初始化或状态转移方程错误。 3. 变量更新条件不正确，例如在非连续情况下没有正确保留之前的最优解。 4. 边界条件处理不当，如空字符串或长度为1的情况。例如，假设用户代码原本是处理最长递增子序列，但错误地写成连续的情况。比如： int max_len = 1; for(int i=0; i<len; i++){ for(int j=i+1; j<len; j++){ if(arr[j] > arr[i]){ current_len++; max_len = max(max_len, current_len); } else { current_len = 1; } } } 这样的代码错误地将子序列当作连续子串处理，导致结果错误。正确的做法应该使用动态规划，每个位置i记录到i为止的最长子序列长度，并遍历之前的所有元素进行比较。此外，用户可能在处理字符是否满足条件时，比如重复字符的判断，或者递增的判断时，条件表达式有误，导致逻辑错误。综上所述，需要根据具体的代码来分析错误所在。但用户没有提供自己的代码，而是引用了其他问题的代码。因此，可能用户是在参考这些代码时出现了混淆，导致实现最长非连续子串时出现错误。可能的错误包括错误地处理子序列为子串，或者在动态规划中没有正确实现状态转移。</think>### 代码错误分析及解决方案 #### 一、概念澄清 1. **最长子串**与**最长子序列**的本质区别： - 子串要求字符**连续**（例如`abc`是`abcdef`的子串） - 子序列允许字符**非连续**（例如`ace`是`abcdef`的子序列） 2. 题目中"最长非连续子串"存在概念矛盾，正确表述应为**最长子序列**[^1] #### 二、常见错误类型 1. **逻辑混淆错误** ```c // 错误示例：使用连续子串逻辑处理非连续问题 for(int i=0; i<strlen(s); i++){ for(int j=i+1; j<strlen(s); j++){ if(s[j] > s[i]) current_length++; // 错误：仅处理连续递增 } } ``` **修正方案**：改用动态规划记录历史状态 ```c int dp[MAX_LEN] = {1}; // 初始化每个位置至少长度为1 for(int i=1; i<n; i++){ for(int j=0; j<i; j++){ if(s[i] > s[j]){ dp[i] = fmax(dp[i], dp[j]+1); } } } ``` 2. **边界条件错误** ```c // 错误示例：未处理空字符串 int main(){ char s[100]; gets(s); // 危险操作且未判空 //... } ``` **修正方案**： ```c if(strlen(s) == 0) return 0; // 添加空字符串判断 ``` 3. **状态转移错误** ```c // 错误示例：动态规划状态转移遗漏情况 if(s[i] == s[j]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; else dp[i][j] = 0; // 错误：应保留历史最大值 ``` **修正方案**： ```c dp[i][j] = (s[i] == s[j]) ? dp[i-1][j-1] + 1 : 0; max_len = fmax(max_len, dp[i][j]); // 及时记录最大值 ``` #### 三、调试建议 1. 使用**测试用例验证法**： ```c // 测试用例集 const char* test_cases[] = { "abcabcbb", // 期望结果：3（abc） "bbbbb", // 期望结果：1（b） "pwwkew", // 期望结果：3（wke） "", // 期望结果：0 "dvdf" // 期望结果：3（vdf） }; ``` 2. 采用**单步调试法**： - 在循环体内设置断点 - 观察`dp[]`数组的数值变化 - 使用内存监视窗口检查字符串指针状态 #### 四、性能优化要点 1. **时间复杂度控制**： - 二维DP方案时间复杂度为$O(n^2)$ - 优化方案可考虑滑动窗口法（时间复杂度$O(n)$） 2. **空间复杂度优化**： ```c // 原始二维数组 int dp[1000][1000]; // 空间复杂度O(n²) // 优化为滚动数组 int last_row[1000], current_row[1000]; // 空间复杂度O(n) ```