代码随想录算法训练营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

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主要是明确dp数组的含义，dp[i]表示以nums[i]为结尾元素的最长递增子序长。

初始化dp数组。根据dp数组的含义可知每一个元素，至少算一个长度的子序。

需要注意，结果不一定存在最后一个下标的dp数组里。

本题中子序可以是不连续的。

class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector& nums) {
        int len=nums.size();
        vector dp(len,1);
        int result=1;
        for(int i=1;inums[j]){
                    dp[i]=max(dp[j]+1,dp[i]);
                }
            }
            if(dp[i]>result) result=dp[i];
        }
        return result;
    }
};

674.最长连续递增序列

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本题和上一题唯一的区别是本题中子序一定是连续的，所以递推公式中不用for循环遍历i之前的每一个元素，只需要和i-1的元素进行比较即可。

class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector& nums) {
        int len=nums.size();
        vector dp(len,1);
        int result=1;
        for(int i=1;inums[i-1]){
                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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dp[i][j]表示以nums[i-1]为结尾，以nums[j-1]为结尾的最长重复子数组的长度，这样的好处在于方便我们之后进行初始化。由我们的递推公式可知，我们肯定是从0开始加的，所以第一行第一列虽然没有意义，但是我们也要初始化为0。

class Solution {
public:
    int findLength(vector& nums1, vector& nums2) {
        int l1=nums1.size();
        int l2=nums2.size();
        vector> dp(l1+1,vector(l2+1,0));
        int result=0;
        for(int i=1;i<=l1;i++){
            for(int j=1;j<=l2;j++){
                if(nums1[i-1]==nums2[j-1]){
                    dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;//我们肯定是从0开始加的，所以第一行第一列初始化为0即可
                }
            if(dp[i][j]>result) result=dp[i][j];
            }
        }
        return result;
    }
};