1143题目链接
本题与718. 最长重复子数组 区别在于 子序列不要求连续,只要求有相对顺序
dp[i] [j] 数组定义
长度为[0, i - 1]的字符串 text1 与长度为[0, j - 1]的字符串 text2 的最长公共子序列为 dp[i] [j]
递推公式
分为 text1[i - 1] 与 text2[j - 1] 是否相同 两种情况:
(1)当 text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同时, dp[i] [j] = dp[i - 1] [j - 1] + 1
(2)当 text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同时,那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列,取最大的。
即:dp[i] [j] = max(dp[i - 1] [j], dp[i] [j - 1]);
dp数组初始化
dp[i] [0] 和 dp[0] [j] 没有意义,但考虑到递推公式,需要将其初始化为0
遍历顺序
从递推公式可以看出 dp[i] [j] 由 dp[i - 1] [j - 1] 、dp[i - 1] [j]、dp[i] [j - 1] 三个推导而出,所以遍历顺序 需要从前往后, 从上到下
class Solution {
public:
int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {
vector<vector<int>> dp(text1.size() + 1, vector<int>(text2.size() + 1, 0));
for (int i = 1; i <= text1.size(); i++) {
for (int j = 1; j <= text2.size(); j++) {
if (text1[i - 1] == text2[j - 1]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
// cout << "i:" << i << " " << "j:" << j << " " << "dp[i][j]:" << dp[i][j] << endl;
}
}
return dp[text1.size()][text2.size()];
}
};
1035题目链接
本题思路与 题1143. 最长公共子序列 一样
直线不能相交,这就是说明在字符串A中 找到一个与字符串B相同的子序列,且这个子序列不能改变相对顺序,只要相对顺序不改变,链接相同数字的直线就不会相交。
本题说是求绘制的最大连线数,其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度!
class Solution {
public:
int maxUncrossedLines(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
vector<vector<int>> dp(nums1.size() + 1, vector<int>(nums2.size() + 1, 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;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
return dp[nums1.size()][nums2.size()];
}
};
53题目链接
dp[i] 数组定义
包括下标i(以nums[i]为结尾)的最大连续子序列和为dp[i]。
递推公式
dp[i] 从两个方向推出来
(1)nums[i], 从头开始计算当前连续子序列和
(2)dp[i - 1] + nums[i], nums[i] 加入当前连续子序列和
取两者之中最大的 dp[i] = max(nums[i], dp[i - 1] + nums[i])
dp数组初始化
dp[0] = nums[0]
遍历顺序
从前往后
class Solution {
public:
int maxSubArray(vector<int>& nums) {
int result = nums[0];
vector<int> dp(nums.size());
dp[0] = nums[0];
for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]);
if (dp[i] > result) result = dp[i];
}
return result;
}
};