【算法挨揍日记】day30——300. 最长递增子序列、376. 摆动序列

 300. 最长递增子序列

300. 最长递增子序列

题目解析:

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。

解题思路:、

1. 状态表⽰:
对于线性 dp ,我们可以⽤「经验 + 题⽬要求」来定义状态表⽰:
i. 以某个位置为结尾,巴拉巴拉;
ii. 以某个位置为起点,巴拉巴拉。
这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式,以某个位置为结尾,结合题⽬要求,定义⼀个状态表⽰:
dp[i] 表⽰:以 i 位置元素为结尾的「所有⼦序列」中,最⻓递增⼦序列的⻓度。
2. 状态转移⽅程:
对于 dp[i] ,我们可以根据「⼦序列的构成⽅式」,进⾏分类讨论:
i. ⼦序列⻓度为 1 :只能⾃⼰玩了,此时 dp[i] = 1
ii. ⼦序列⻓度⼤于 1 nums[i] 可以跟在前⾯任何⼀个数后⾯形成⼦序列。
设前⾯的某⼀个数的下标为 j ,其中 0 <= j <= i - 1
只要 nums[j] < nums[i] i 位置元素跟在 j 元素后⾯就可以形成递增序列,⻓度
dp[j] + 1
因此,我们仅需找到满⾜要求的最⼤的 dp[j] + 1 即可。
综上, dp[i] = max(dp[j] + 1, dp[i]) ,其中 0 <= j <= i - 1 && nums[j]
< nums[i]
3. 初始化:
所有的元素「单独」都能构成⼀个递增⼦序列,因此可以将 dp 表内所有元素初始化为 1
由于⽤到前⾯的状态,因此我们循环的时候从第⼆个位置开始即可。
4. 填表顺序:
显⽽易⻅,填表顺序「从左往右」。
5. 返回值:
由于不知道最⻓递增⼦序列以谁结尾,因此返回 dp 表⾥⾯的「最⼤值」。

 解题代码:

class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        int n=nums.size();
        vector<int>dp(n,1);
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            for(int j =0;j<i;j++)
            {
                if(nums[j]<nums[i])
                dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);
            }
        }
        int ret=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
        ret=max(ret,dp[i]);
        return ret;
    }
};

 376. 摆动序列

376. 摆动序列

题目描述:

如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为 摆动序列 。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。

  • 例如, [1, 7, 4, 9, 2, 5] 是一个 摆动序列 ,因为差值 (6, -3, 5, -7, 3) 是正负交替出现的。

  • 相反,[1, 4, 7, 2, 5] 和 [1, 7, 4, 5, 5] 不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。

子序列 可以通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得,剩下的元素保持其原始顺序。

给你一个整数数组 nums ,返回 nums 中作为 摆动序列 的 最长子序列的长度 。

 解题思路:

1. 状态表⽰:
对于线性 dp ,我们可以⽤「经验 + 题⽬要求」来定义状态表⽰:
i. 以某个位置为结尾,巴拉巴拉;
ii. 以某个位置为起点,巴拉巴拉。
这⾥我们选择⽐较常⽤的⽅式,以某个位置为结尾,结合题⽬要求,定义⼀个状态表⽰:
dp[i] 表⽰「以 i 位置为结尾的最⻓摆动序列的⻓度」。
但是,问题来了,如果状态表⽰这样定义的话,以 i 位置为结尾的最⻓摆动序列的⻓度我们没法
从之前的状态推导出来。因为我们不知道前⼀个最⻓摆动序列的结尾处是递增的,还是递减的。因
此,我们需要状态表⽰能表⽰多⼀点的信息:要能让我们知道这⼀个最⻓摆动序列的结尾是递增的
还是递减的。
解决的⽅式很简单:搞两个 dp 表就好了。
f[i] 表⽰:以 i 位置元素为结尾的所有的⼦序列中,最后⼀个位置呈现「上升趋势」的最⻓摆
动序列的⻓度;
g[i] 表⽰:以 i 位置元素为结尾的所有的⼦序列中,最后⼀个位置呈现「下降趋势」的最⻓摆
动序列的⻓度。
2. 状态转移⽅程:
由于⼦序列的构成⽐较特殊, i 位置为结尾的⼦序列,前⼀个位置可以是 [0, i - 1] 的任意
位置,因此设 j [0, i - 1] 区间内的某⼀个位置。
对于 f[i] ,我们可以根据「⼦序列的构成⽅式」,进⾏分类讨论:
i. ⼦序列⻓度为 1 :只能⾃⼰玩了,此时 f[i] = 1
ii. ⼦序列⻓度⼤于 1 :因为结尾要呈现上升趋势,因此需要 nums[j] < nums[i] 。在满
⾜这个条件下, j 结尾需要呈现下降状态,最⻓的摆动序列就是 g[j] + 1
因此我们要找出所有满⾜条件下的最⼤的 g[j] + 1
综上, f[i] = max(g[j] + 1, f[i]) ,注意使⽤ g[j] 时需要判断。
对于 g[i] ,我们可以根据「⼦序列的构成⽅式」,进⾏分类讨论:
i. ⼦序列⻓度为 1 :只能⾃⼰玩了,此时 g[i] = 1
ii. ⼦序列⻓度⼤于 1 :因为结尾要呈现下降趋势,因此需要 nums[j] > nums[i] 。在满
⾜这个条件下, j 结尾需要呈现上升状态,因此最⻓的摆动序列就是 f[j] + 1
因此我们要找出所有满⾜条件下的最⼤的 f[j] + 1
综上, g[i] = max(f[j] + 1, g[i]) ,注意使⽤ f[j] 时需要判断。
3. 初始化:
所有的元素「单独」都能构成⼀个摆动序列,因此可以将 dp 表内所有元素初始化为 1
4. 填表顺序:
毫⽆疑问是「从左往右」。
5. 返回值:
应该返回「两个 dp 表⾥⾯的最⼤值」,我们可以在填表的时候,顺便更新⼀个「最⼤值」。

解题代码:

class Solution {
public:
    int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
        int n=nums.size();
        if(n==1)return 1;
        if(n==2&&nums[0]!=nums[1])return 2;
        vector<int>f(n,1);
        vector<int>g(n,1);
        for(int i=1;i<n;i++)
        {
            for(int j=0;j<i;j++)
            {
                if(nums[i]>nums[j])
                    f[i]=max(g[j]+1,f[i]);
                if(nums[i]<nums[j])
                    g[i]=max(f[j]+1,g[i]);
            }
        }
        int ret=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
            ret=max(ret,max(f[i],g[i]));
        return ret;
    }
};

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