本文主要是介绍代码随想录算法训练营DAY50|C++动态规划Part11|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，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 300.最长递增子序列
- 思路
- CPP代码
- 674.最长连续递增序列
- 思路
- CPP代码
- 718.最长重复子数组
- 思路
- CPP代码
300.最长递增子序列
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文章讲解：300.最长递增子序列
视频链接：动态规划之子序列问题，元素不连续！| LeetCode：300.最长递增子序列
可以删除或不删除某些元素，保证数组原有的顺序，然后求最长的递增子序列。
这是典型的子序列系列，也是卡哥安排的第一个动规子序列问题。
思路
dp[i]的定义
dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度
- 递推公式
如果j < i ，并且有nums[j] < nums[i]，其中，以nums[j]结尾的最长递增子序列长度为dp[j]。以nums[i]结尾的最长递增子序列长度为dp[i]。
我们应该有dp[i]=dp[j] + 1，再者，我们会遍历每一个小于i的下标j（也就是说我们会固定i，去遍历j），所以，我们的递推公式是：
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
- dp数组的初始化
每一个i，对应的dp[i]（即最长递增子序列）起始大小至少都是1.
- 确定遍历顺序
老样子，从前到后遍历，至于j的遍历范围是~i-1，但是遍历方向都无所谓.
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] > result) result = dp[i]; // 取长的子序列
}
这里为什么要定义一个result呢，因为我们如果不保存结果的话，后面还得去遍历dp数组找最大，着实没必要
- 举例推导dp数组
输入：[0,1,0,3,2]，dp数组的变化如下：
CPP代码
class Solution {
public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {if (nums.size() <= 1) return nums.size();vector<int> dp(nums.size(), 1);int result = 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] > result) result = dp[i]; // 取长的子序列}return result;}
};
674.最长连续递增序列
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文章讲解：674.最长连续递增序列
视频讲解：动态规划之子序列问题，重点在于连续！| LeetCode：674.最长连续递增序列
状态：连续递增子序列和递增子序列区别在哪里？体现在代码中的话又在哪里呢？
来了，本题要求是连续序列，而不是原始序列派生的子序列
思路
- 明确dp数组的含义
以下标i为结尾的最长连续递增子序列的长度为dp[i]
- 确定递推公式
在300.最长递增子序列中，我们的dp[i]是由i面前的某个元素j来进行推导。
本题中我们求的是连续的递增子序列，所以我们没有必要去比较前面的所有元素了，在上一题中，我们可是遍历了0~i-1的j。
所以如果我们nums[i] > nums[i-1]，我们就做对应的那个dp[i] + 1的操作，即：
dp[i]=dp[i-1]+1
- dp数组的初始化
以下标i为结尾的连续递增的子序列长度最少也应该是1，即就是nums[i]这一个元素。
所以dp[i]应该初始1;
- 确定遍历顺序
从递推公式上可以看出， dp[i + 1]依赖dp[i]，所以一定是从前向后遍历。
for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {if (nums[i] > nums[i - 1]) { // 连续记录dp[i] = dp[i - 1] + 1;}
}
- 举例推导dp数组
已输入nums = [1,3,5,4,7]为例，dp数组状态如下：
CPP代码
class Solution {
public:int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {if (nums.size() == 0) return 0;int result = 1;vector<int> dp(nums.size() ,1);for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {if (nums[i] > nums[i - 1]) { // 连续记录dp[i] = dp[i - 1] + 1;}if (dp[i] > result) result = dp[i];}return result;}
};718.最长重复子数组
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文章讲解：718.最长重复子数组
视频讲解：动态规划之子序列问题，想清楚DP数组的定义 | LeetCode：718.最长重复子数组
本题要操作两个数组了，就是要求两个数组中最长的重复子数组长度。
这里的子数组呢其实就是连续子序列，强调的是连续
暴力解法：两层for循环确定两个数组起始位置，然后再来一个循环可以是for或者while，来从两个起始位置开始比较，取得重复子数组的长度。
思路
- dp数组含义
dp[i][j] ：以下标i - 1为结尾的num1，和以下标j - 1为结尾的num2，最长重复子数组长度为dp[i][j]。
为什么要定义成i-1结尾和以j-1结尾呢？
其实是为了让后续代码尽可能简洁。后续的话会写如果定义成i结尾和j结尾的代码麻烦之处
- 递推公式
根据dp[i][j]的定义，dp[i][j]的状态只能由dp[i - 1][j - 1]推导出来。
即当nums[i - 1] 和nums2[j - 1]相等的时候，dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
根据递推公式可以看出，遍历i 和 j 要从1开始！
if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
- 初始化
为了使递推公式能够完成推导，dp[i][0] 和dp[0][j]初始化为0。
举个例子nums1[0]如果和nums2[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。
- 遍历顺序
从小到大遍历即可，先遍历哪个也都是可以的，并且在遍历的过程中记录dp[i][j]的最大值
for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++) {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] > result) result = dp[i][j];}
}
- 打印
拿nums1: [1,2,3,2,1]，nums2: [3,2,1,4,7]为例，画一个dp数组的状态变化，如下：
CPP代码
// 版本一
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 result = 0;for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++) {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] > result) result = dp[i][j];}}return result;}
};//滚动数组，遍历nums2的时候，要从后向前遍历，避免重复覆盖
// 版本二
class Solution {
public:int findLength(vector<int>& A, vector<int>& B) {vector<int> dp(vector<int>(B.size() + 1, 0));int result = 0;for (int i = 1; i <= A.size(); i++) {for (int j = B.size(); j > 0; j--) {if (A[i - 1] == B[j - 1]) {dp[j] = dp[j - 1] + 1;} else dp[j] = 0; // 注意这里不相等的时候要有赋0的操作if (dp[j] > result) result = dp[j];}}return result;}
};
这篇关于代码随想录算法训练营DAY50|C++动态规划Part11|300.最长递增子序列、674.最长连续递增序列、718.最长重复子数组的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
