【动态规划part13】| 300.最长递增子序列、674.最长连续递增序列、718.最长重复数组
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🎈LeetCode 300.最长递增子序列
🎈LeetCode 674. 最长连续递增序列
🎈LeetCode 718. 最长重复子数组
🎈LeetCode 300.最长递增子序列
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给你一个整数数组
nums,找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列 是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,
[3,6,2,7]是数组[0,3,1,6,2,2,7]的子序列。
public int lengthOfLIS(int[] nums) {// dp[i]表示0~i下标的最长递增子序列的长度int[] dp=new int[nums.length];// for(int i=0;i<dp.length;i++){dp[i]=1;}int result=1;for(int i=1;i<nums.length;i++){for(int j=0;j<i;j++){if(nums[i]>nums[j]){dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1);}}result=result>dp[i]?result:dp[i];}return result;}
🎈LeetCode 674. 最长连续递增序列
链接:674.最长连续递增序列
给定一个未经排序的整数数组,找到最长且 连续递增的子序列,并返回该序列的长度。
连续递增的子序列 可以由两个下标
l和r(l < r)确定,如果对于每个l <= i < r,都有nums[i] < nums[i + 1],那么子序列[nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]]就是连续递增子序列。

迭代法:比较直观
public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {int result=0;int temp=1;for(int i=1;i<nums.length;i++){if(nums[i]>nums[i-1]){temp++;}else{result=result>temp?result:temp;temp=1;}}result=result>temp?result:temp;return result;} 动态规划法
public int findLengthOfLCIS(int[] nums) {int[] dp=new int[nums.length];for(int i=0;i<nums.length;i++){dp[i]=1;}int result=1;for(int i=1;i<nums.length;i++){if(nums[i]>nums[i-1]){dp[i]=dp[i-1]+1;}if(dp[i]>result){result=dp[i];}}return result;} 🎈LeetCode 718. 最长重复子数组
链接:718.最长重复子数组
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 。
public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {// dp[i][j]表示0~i下标nums1和0~j下标的nums2的最长重复子数组长度int[][] dp=new int[nums1.length+1][nums2.length+1];int result=0;dp[0][0]=0;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;}if(dp[i][j]>result){result=dp[i][j];}}}return result;}相关文章:
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