力扣第718题 最长重复子数组 c++ 动态规划 + 滚动数组优化 附Java代码

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718. 最长重复子数组

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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 <= 1000
  • 0 <= nums1[i], nums2[i] <= 100

思路和解题方法

  • vector> dp(nums1.size() + 1, vector(nums2.size() + 1, 0));:创建一个二维数组dp,用于记录最长公共子序列的长度。其中,第一维表示nums1数组的长度加1,第二维表示nums2数组的长度加1,初始值为0。
  • int ans = 0;:初始化最长公共子序列的长度为0。
  • for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++):从第二个元素开始遍历nums1数组。
  • for (int j = 1; j <= nums2.size(); j++):从第二个元素开始遍历nums2数组。
  • if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]):如果当前元素相等,表示在最长公共子序列中,更新最长公共子序列的长度。此处的i-1j-1是因为dp数组从下标1开始计算,而nums1nums2数组从下标0开始计算。
  • dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;:如果当前元素相等,在最长公共子序列的基础上再加1,更新最长公共子序列的长度。
  • if (dp[i][j] > ans) ans = dp[i][j];:更新最长公共子序列的长度。
  • return ans;:返回最长公共子序列的长度。

复杂度

        时间复杂度:

                O(n*m)

        时间复杂度为O(n*m),其中n和m分别是给定数组nums1和nums2的长度。这是因为代码使用了两个嵌套的for循环来遍历nums1和nums2数组,对于每个元素的比较和更新操作都需要常数时间。

        空间复杂度

                O()

        空间复杂度为O(n*m),其中n和m分别是给定数组nums1和nums2的长度。这是因为代码创建了一个二维数组dp,用于记录最长公共子序列的长度。dp数组的大小为(nums1.size() + 1) * (nums2.size() + 1),占用的空间与输入数组的大小成正比。

c++ 代码

class Solution {
public:
    int findLength(vector& nums1, vector& nums2) { // 定义一个函数,接收两个vector类型的参数nums1和nums2,返回一个int类型的值
        vector> dp(nums1.size()+1,vector (nums2.size()+1,0)); // 创建一个大小为(nums1.size()+1)*(nums2.size()+1)的二维vector dp,用于存储最长公共子数组的长度,默认初值为0
        int ans = 0; // 初始化最长公共子数组长度为0
        for(int i = 1;i<=nums1.size();i++) // 遍历nums1,从第一个元素到最后一个元素
            for(int j = 1;j<=nums2.size();j++) // 遍历nums2,从第一个元素到最后一个元素
            {
                if(nums1[i-1] == nums2[j-1]) // 如果nums1[i-1]等于nums2[j-1],则可以将nums1[i-1]加入到最长公共子数组中
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1; // 更新dp[i][j]的值,dp[i][j]表示以nums1[i-1]和nums2[j-1]结尾的最长公共子数组的长度
                if(dp[i][j]>ans) ans = dp[i][j]; // 更新最长公共子数组的长度
            }
        return ans; // 返回最长公共子数组的长度
    }
};

c++ 滚动数组 优化空间复杂度

  • vector> dp(nums1.size() + 1, vector(nums2.size() + 1, 0));:创建一个二维数组dp,用于记录最长公共子序列的长度。其中,第一维表示nums1数组的长度加1,第二维表示nums2数组的长度加1,初始值为0。
  • int ans = 0;:初始化最长公共子序列的长度为0。
  • for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++):从第二个元素开始遍历nums1数组,因为需要与上一个元素比较。
  • for (int j = 1; j <= nums2.size(); j++):从第二个元素开始遍历nums2数组,因为需要与上一个元素比较。
  • if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]):如果当前元素相等,表示在最长公共子序列中,更新最长公共子序列的长度。此处的i-1j-1是因为dp数组从下标1开始计算,而nums1nums2数组从下标0开始计算。
  • dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;:如果当前元素相等,在最长公共子序列的基础上再加1,更新最长公共子序列的长度。
  • if (dp[i][j] > ans) ans = dp[i][j];:更新最长公共子序列的长度。
  • return ans;:返回最长公共子序列的长度。
class Solution {
public:
    int findLength(vector& nums1, vector& nums2) {
        // 创建一个二维数组dp,用于记录最长公共子序列长度
        vector> dp(nums1.size() + 1, vector(nums2.size() + 1, 0)); 
        int ans = 0; // 初始化最长公共子序列长度为0
        for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++) { // 遍历nums1数组
            for (int j = 1; j <= nums2.size(); j++) { // 遍历nums2数组
                if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) { // 如果当前元素相等,表示在最长公共子序列中
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; // 更新最长公共子序列的长度
                }
                if (dp[i][j] > ans) ans = dp[i][j]; // 更新最长公共子序列的长度
            }
        }
        return ans; // 返回最长公共子序列的长度
    }
};

Java双代码

  1. 一动态规划:
  2. 定义一个函数findLength,接收两个int类型数组nums1和nums2,返回一个int类型的值。
  3. 初始化最长公共子数组长度为0。
  4. 创建一个大小为(nums1.length+1)*(nums2.length+1)的二维数组dp,用于存储最长公共子数组的长度,默认初值为0。
  5. 遍历nums1和nums2,从第一个元素到最后一个元素。如果nums1[i-1]等于nums2[j-1],则可以将nums1[i-1]加入到最长公共子数组中。此时,更新dp[i][j]的值,dp[i][j]表示以nums1[i-1]和nums2[j-1]结尾的最长公共子数组的长度。比较dp[i][j]和result的大小关系,更新最长公共子数组的长度。
  6. 最后,返回最长公共子数组的长度。

  1. 二滚动数组:
  2. 定义一个函数findLength,接收两个int类型数组nums1和nums2,返回一个int类型的值。
  3. 初始化最长公共子数组长度为0。
  4. 创建一个大小为nums2.length+1的一维数组dp,用于存储最长公共子数组的长度,默认初值为0。
  5. 遍历nums1和nums2,从第一个元素到最后一个元素。如果nums1[i-1]等于nums2[j-1],则可以将nums1[i-1]加入到最长公共子数组中。此时,更新dp[j]的值,dp[j]表示以nums1[i-1]和nums2[j-1]结尾的最长公共子数组的长度。比较dp[j]和result的大小关系,更新最长公共子数组的长度。如果nums1[i-1]不等于nums2[j-1],则以nums1[i-1]和nums2[j-1]结尾的最长公共子数组长度为0。
  6. 最后,返回最长公共子数组的长度。

//一 :动态规划
class Solution {
    public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) { // 定义一个函数,接收两个int类型数组nums1和nums2,返回一个int类型的值
        int result = 0; // 初始化最长公共子数组长度为0
        int[][] dp = new int[nums1.length + 1][nums2.length + 1]; // 创建一个大小为(nums1.length+1)*(nums2.length+1)的二维数组 dp,用于存储最长公共子数组的长度,默认初值为0
        
        for (int i = 1; i < nums1.length + 1; i++) { // 遍历nums1,从第一个元素到最后一个元素
            for (int j = 1; j < nums2.length + 1; j++) { // 遍历nums2,从第一个元素到最后一个元素
                if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) { // 如果nums1[i-1]等于nums2[j-1],则可以将nums1[i-1]加入到最长公共子数组中
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; // 更新dp[i][j]的值,dp[i][j]表示以nums1[i-1]和nums2[j-1]结尾的最长公共子数组的长度
                    result = Math.max(result, dp[i][j]); // 更新最长公共子数组的长度
                }
            }
        }
        
        return result; // 返回最长公共子数组的长度
    }
}

// 二: 滚动数组
class Solution {
    public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) { // 定义一个函数,接收两个int类型数组nums1和nums2,返回一个int类型的值
        int[] dp = new int[nums2.length + 1]; // 创建一个大小为nums2.length+1的一维数组 dp,用于存储最长公共子数组的长度,默认初值为0
        int result = 0; // 初始化最长公共子数组长度为0

        for (int i = 1; i <= nums1.length; i++) { // 遍历nums1,从第一个元素到最后一个元素
            for (int j = nums2.length; j > 0; j--) { // 遍历nums2,从最后一个元素到第一个元素
                if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) { // 如果nums1[i-1]等于nums2[j-1],则可以将nums1[i-1]加入到最长公共子数组中
                    dp[j] = dp[j - 1] + 1; // 更新dp[j]的值,dp[j]表示以nums1[i-1]和nums2[j-1]结尾的最长公共子数组的长度
                    result = Math.max(result, dp[j]); // 更新最长公共子数组的长度
                } else {
                    dp[j] = 0; // 如果nums1[i-1]不等于nums2[j-1],则以nums1[i-1]和nums2[j-1]结尾的最长公共子数组长度为0
                }
            }
        }
        return result; // 返回最长公共子数组的长度
    }
}

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你可能感兴趣的:(动态规划,leetcode,数据结构,c++,算法,动态规划,leetcode)