Leetcode--718. 最长重复子数组

最新推荐文章于 2022-09-27 22:26:42 发布

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这篇博客介绍了如何使用动态规划解决寻找两个整数数组中最长公共子数组的问题。作者提供了两种实现方式：一种是二维DP数组，另一种是一维DP数组。在二维DP方案中，dp[i][j]表示nums1前i个元素和nums2前j个元素的最长公共子数组长度；而在一维DP方案中，通过从后向前遍历nums2并利用前缀和优化了空间复杂度。示例代码详细展示了这两种方法的实现细节。

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题目链接：718. 最长重复子数组

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。

示例 1：

输入：nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,7]
输出：3
解释：长度最长的公共子数组是 [3,2,1] 。

示例 2：

输入：nums1 = [0,0,0,0,0], nums2 = [0,0,0,0,0]
输出：5

提示：

1 <= nums1.length, nums2.length <= 1000
0 <= nums1[i], nums2[i] <= 100

二维dp数组：

class Solution {
public:
    int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int na = nums1.size(), nb = nums2.size(), result = 0;
        vector<vector<int>> dp(na+1, vector<int>(nb+1, 0));
        for(int i=1; i<=na; ++i){
            for(int j=1; j<=nb; ++j){
                if(nums1[i-1] == nums2[j-1]){
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
                }
                if(result < dp[i][j]) result = dp[i][j];
            }
        }
        return result;
    }
};

一维dp数组：

class Solution {
public:
    int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        int na = nums1.size(), nb = nums2.size(), result = 0;
        vector<int> dp(nb+1, 0);
        for(int i=1; i<=na; ++i){
            for(int j=nb; j>=1; --j){
                if(nums1[i-1] == nums2[j-1]){
                    dp[j] = dp[j-1] + 1;
                }else{
                    dp[j] = 0;
                }
                if(result < dp[j]) result = dp[j];
            }
        }
        return result;
    }
};