原始题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence/
如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为 摆动序列 。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。
例如, [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ,因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。
相反,[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。
子序列 可以通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得,剩下的元素保持其原始顺序。
给你一个整数数组 nums ,返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。
示例 1:
输入:nums = [1,7,4,9,2,5]
输出:6
解释:整个序列均为摆动序列,各元素之间的差值为 (6, -3, 5, -7, 3) 。
示例 2:
输入:nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
输出:7
解释:这个序列包含几个长度为 7 摆动序列。
其中一个是 [1, 17, 10, 13, 10, 16, 8] ,各元素之间的差值为 (16, -7, 3, -3, 6, -8) 。
示例 3:
输入:nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
输出:2
提示:
1 <= nums.length <= 1000
0 <= nums[i] <= 1000
解题思路:
题目要求连续数字之间的严格正负交替的数字序列才是摆动序列。所以从波峰到波谷,或者从波谷到波峰连续交替的计算最长的子序列,计算最长子序列容易想到的算法是动态规划。维护两个变量up和down,分别表示从开头到当前波峰的最长摆动序列长度和从开头到当前波谷的最长摆动序列长度。最后返回二者的最值即可。贪心的方法,因为要求是序列是连续的,每次计算波峰和波谷,符合条件的情况就加1。
代码实现:
动态规划的方法
class Solution:
def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
up, down = 1, 1
n = len(nums)
for i in range(1, n):
if nums[i] > nums[i - 1]:
up = max(down + 1, up)
elif nums[i] < nums[i - 1]:
down = max(up + 1, down)
return 0 if n == 0 else max(up, down)
贪心的方法
class Solution:
def wiggleMaxLength(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
if n < 2:
return n
# 首次计算数组的前两个数的差异,和0判断
# 不是0,长度就是2,否则是两个相同的数,就是1
diff = nums[1] - nums[0]
# 结果定义为res
res = 2 if diff != 0 else 1
# 遍历剩余的数组元素
for i in range(2, n):
# 计算当前的相邻的两个数的差值
cur_diff = nums[i] - nums[i - 1]
# 判断当前的差异和之前的差异是否满足波峰或波谷的条件
if (cur_diff > 0 and diff <= 0) or (cur_diff < 0 and diff >= 0):
# 满足条件结果加1
res += 1
# 更新之前的差异值为当前的差异值
diff = cur_diff
return res
参考文献:
https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence/solution/bai-dong-xu-lie-by-leetcode-solution-yh2m/