刷题记录|Day52● 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
● 300.最长递增子序列
题目描述
给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
示例 1：
输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出：4
解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
示例 2：
输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
输出：4
示例 3：
输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
输出：1
提示：
1 <= nums.length <= 2500-104 <= nums[i] <= 104
进阶：
- 你能将算法的时间复杂度降低到
O(n log(n))吗?
解题思路
class Solution {
public:
int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
vector<int>dp(nums.size(),1);
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);
}
}
}
// for(int i: dp) cout<
return *max_element(dp.begin(), dp.end());
}
};
● 674. 最长连续递增序列
题目描述
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3。
尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的，因为 5 和 7 在原数组里被 4 隔开。
示例 2：
输入：nums = [2,2,2,2,2]
输出：1
解释：最长连续递增序列是 [2], 长度为1。
提示：
1 <= nums.length <= 104-109 <= nums[i] <= 109
解题思路
class Solution {
public:
int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
vector<int> dp(nums.size(),1);
for(int i = 1; i < nums.size(); ++i) {
if(nums[i-1] >= nums[i]) {
dp[i] = 1;
}
else {
dp[i] = dp[i-1] + 1;
}
}
return *max_element(dp.begin(), dp.end());
}
};
● 718. 最长重复子数组
题目描述
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 <= 10000 <= nums1[i], nums2[i] <= 100
解题思路
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;
}
};