最长连续递增序列-leecode—分治法、动态规划

leetcode刷题(javaScript)——数组相关场景题总结 在LeetCode刷题时,针对数组和字符串相关的场景题,可以使用以下技巧和方法: 双指针法:使用快慢指针、左右指针或对撞指针解决问题,如查找两数之和、判断回文字符串等。滑动窗口:通过维护一个滑动窗口来解决问题,如最小覆盖子串、最长无重复字符的子串等。哈希表:使用哈希表记录元素出现的次数或位置,解决查找、去重等问题。排序:将数组排序后,利用有序性解决问题,如有序数组中查找两数之和、三数之和等。前缀和:利用前缀和数组来解决子数组和问题,如子数组和为K等。 阅读详情

第一种方法:双指针枚举法

    public static int findLengthOfLCIS1(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return 0;
        }
        int n = nums.length;
        int maxLength = 1;
        int[] a = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = i; j < n; j++) {
                if (j + 1 < n && nums[j] < nums[j + 1]) {
                    maxLength++;
                } else {
                    break;
                }
            }
            a[i] = maxLength;
            maxLength = 1;
        }
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < a.length; i++) {
            if (a[i] > count) {
                count = a[i];
            }
        }
        return count;
    }

第二种方法:单指针枚举法

    public int findLengthOfLCIS2(int[] nums) {
        if (nums.length == 0)
            return 0;
        int max = 0;
        int count = 1;
        for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
            if (nums[i] < nums[i + 1]) {
                count++;
            } else {
                max = Math.max(count, max);
                count = 1;
            }
        }
        max = Math.max(count, max);
        return max;
    }

第仨种方法:分治法

    public static int findLengthOfLCIS3(int[] nums, int left, int right) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return 0;
        }
        int leftCount = 0;
        int rightCount = 0;
        int mergeCount = 0;
        int mid = left + right >> 1;
        //left < right 递归出口
        if (left < right) {
            leftCount = findLengthOfLCIS3(nums, left, mid);
            rightCount = findLengthOfLCIS3(nums, mid + 1, right);
            mergeCount = mergeCount(nums, left, mid, right);
        }
        return maxInThreeNum(leftCount, rightCount, mergeCount);
    }

    public static int mergeCount(int[] nums, int left, int mid, int right) {
        int leftCount = 0;
        for (int i = mid; i >= left; i--) {
            if (i - 1 >= left && nums[i] > nums[i - 1]) {
                leftCount++;
            }
        }
        int rightCount = 0;
        for (int i = mid + 1; i <= right; i++) {
            if (i + 1 <= right && a[i] < a[i + 1]) {
                rightCount++;
            }
        }
        return leftCount + rightCount;
    }

第四种方法:动态规划法

    public static int findLengthOfLCIS4(int[] nums) {
        if (nums == null || nums.length == 0) {
            return 0;
        }
        int n = nums.length;
        int[] C = new int[n];
        int[] Rec = new int[n];
        C[0] = 1;
        Rec[0] = 0;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {
                C[i] = C[i - 1] + 1;
                Rec[i] = Rec[i - 1];
            } else {
                C[i] = 1;
                Rec[i] = i;
            }
        }
        int count = 0;
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < C.length; i++) {
            if (C[i] > count) {
                count = C[i];
                index = i;
            }
        }
        System.out.println("开始下标和结束下标为:" + Rec[index] + " " + (count -         
                           Rec[index] - 1));
        return count;
    }

 

最长公共子序列,分治法,算法C++ 序列Z=<B,C,D,B>是序列X=<A,B,C,B,D,A,B>的子序列,相应的递增下标序列为<2,3,5,7>。 一般地,给定一个序列X=<x1,x2,…,xm>,则另一个序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列,是指存在一个严格递增的下标序列〈i1,i2,…,ik〉使得对于所有j=1,2,…,k使Z中第j个元素zj与X中第ij个元素相同。 给定2个序列X和Y,当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时,称Z是序列X和Y的公共子序列。 你的任务是:给定2个序列X、Y,求X和Y的最长公共子序列Z。 立即下载

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