力扣第43天----第300题、第674题、第718题

# 力扣第43天----第300题、第674题、第718题

文章目录

  • 一、第300题--最长递增子序列
  • 二、第674题--最长连续递增序列
  • 三、第718题--最长连续递增序列

一、第300题–最长递增子序列

​ 现在做这种动态规划的题,感觉简单很多了。具体地,也没啥太多可说的。。。就是常规的5部曲走下去,就ok了。

class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector& nums) {
        vector dp(nums.size(), 1);
        int result = 0;

        for (int i = 0; i nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
            }
           // cout << dp [i] << ' ';
            result = max(result, dp[i]);
        }
        return result;
    }
};

二、第674题–最长连续递增序列

​ 同上,这题力扣定义为简单题。

class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector& nums) {
        vector dp(nums.size(), 1);
        int result = 1;

        for (int i = 1; i nums[i-1]) dp[i] = dp[i-1] + 1;

           // cout << dp [i] << ' ';
            result = max(result, dp[i]);
        }
        return result;
    }
};

三、第718题–最长连续递增序列

​ 这还,还有些没消化。dp数组的定义,遍历的边界,递归公式方面,后面还有类似的题,再多做一些。然后再总结一下。

class Solution {
public:
    int findLength(vector& nums1, vector& nums2) {
        vector> dp(nums1.size()+1, vector(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;
    }
};

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