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知识总结

今天几道最长子序列的题目, 都可以用一个固定的模版完成. 理解其中递推公式的含义

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Leetcode 1143. 最长公共子序列

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题目说明

给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。

例如，“ace” 是 “abcde” 的子序列，但 “aec” 不是 “abcde” 的子序列。
两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。

代码说明

class Solution {public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {int l1 = text1.length(), l2 = text2.length();int[][] dp = new int[l1+1][l2+1];for(int i = 1; i <= l1; i++){for(int j = 1; j<=l2; j++){if(text1.charAt(i-1) == text2.charAt(j-1)){dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;}else{dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);}}}return dp[l1][l2];}
}

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Leetcode 53. 最大子数组和

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题目说明

给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。

子数组 是数组中的一个连续部分。

代码说明

这道题还是当时蚂蚁暑期实习时面试官现场出的题
递推公式为:

dp[i] = Math.max(dp[i-1]+nums[i], nums[i]); 要么算上以前的, 要么自立门户重新开始

class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int len = nums.length;int[] dp = new int[len];dp[0] = nums[0];int resutl = nums[0];for(int i = 1; i < len; i++){dp[i] = Math.max(dp[i-1]+nums[i], nums[i]);resutl = Math.max(resutl, dp[i]);}// System.out.println(Arrays.toString(dp));return resutl;}
}

当然用两个变量可以代替dp数组

class Solution {public int maxSubArray(int[] nums) {int maxSoFar = nums[0];int maxResult = nums[0];for (int i = 1; i < nums.length; i++){maxSoFar = Math.max(maxSoFar + nums[i], nums[i]);maxResult = Math.max(maxResult, maxSoFar);}return maxResult;}
}

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Leetcode 1035. 不相交的线

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题目说明

在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。

现在，可以绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线，这些直线需要同时满足满足：

nums1[i] == nums2[j]
且绘制的直线不与任何其他连线（非水平线）相交。
请注意，连线即使在端点也不能相交：每个数字只能属于一条连线。

以这种方法绘制线条，并返回可以绘制的最大连线数。

代码说明

换了一种问法, 其实思想还是去找最长的公共子序列. 代码基本上一模一样.

class Solution {public int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) {int l1 = nums1.length, l2 = nums2.length;int[][] dp = new int[l1+1][l2+1];for(int i = 1; i <= l1; i++){for(int j = 1; j <=l2; j++){if(nums1[i-1] == nums2[j-1]){dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;}else{dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);}}// System.out.println(Arrays.toString(dp[i]));}return dp[l1][l2];}
}