【算法刷题day52】Leetcode：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

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java的Deque

Leetcode 300. 最长递增子序列

题目：300. 最长递增子序列
解析：代码随想录解析

解题思路

dp数组的含义是以该元素为结尾的最大长度是多少，并使max来记录答案

代码

class Solution {
    public int lengthOfLIS(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int []dp = new int[n];
        int max = 1;
        Arrays.fill(dp, 1);
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[j] < nums[i])
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
            }
            max = Math.max(dp[i], max);
        }
        return max;
    }
}

总结

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Leetcode 674. 最长连续递增序列

题目：674. 最长连续递增序列
解析：代码随想录解析

解题思路

和第300题的区别是，每次只要判断与前一个的对比

代码

class Solution {
    public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        int []dp = new int[n];
        int max = 1;
        Arrays.fill(dp, 1);
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            if (nums[i-1] < nums[i])
                dp[i] = Math.max(dp[i], dp[i-1] + 1);
            max = Math.max(dp[i], max);
        }
        return max;
    }
}

总结

暂无

Leetcode 718. 最长重复子数组

题目：718. 最长重复子数组
解析：代码随想录解析

解题思路

使用二维数组，如果nums1的第i-1个元素和第nums2的第i-2个元素如果相同，则使匹配数dp[i][j]等于dp[i-1][j-1] + 1

代码

class Solution {
    public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
        int result = 0;
        int [][]dp = new int[nums1.length+1][nums2.length+1];
        for (int i = 1; i <= nums1.length; i++) {
            for (int j = 1; j <= nums2.length; j++) {
                if (nums1[i-1] == nums2[j-1])
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
                result = Math.max(result, dp[i][j]);
            }
        }
        return result;
    }
}

//滚动数组
class Solution {
    public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
        int result = 0;
        int []dp = new int[nums2.length+1];
        for (int i = 1; i <= nums1.length; i++) {
            for (int j = nums2.length; j > 0; j--) {
                if (nums1[i-1] == nums2[j-1])
                    dp[j] = dp[j-1] + 1;
                else
                    dp[j] = 0;
                result = Math.max(result, dp[j]);
            }
        }
        return result;
    }
}

总结

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