代码随想录刷题题Day38

刷题的第三十八天,希望自己能够不断坚持下去,迎来蜕变。😀😀😀
刷题语言:C++
Day38 任务
● 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

1 最长递增子序列

300.最长递增子序列
在这里插入图片描述
思路:
动态规划
子序列问题是动态规划解决的经典问题,当前下标i的递增子序列长度,其实和i之前的下表j的子序列长度有关系。
(1)dp[i]的定义
dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度
(2)状态转移方程

if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);

(3)dp[i]的初始化

dp[0] = 1;

(4)确定遍历顺序
i一定是从前向后遍历。

for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
	for (int j = 0; j < i; j++) {
		if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
	}
	if (dp[i] > result) result = dp[i];
}

(5)举例推导dp数组
在这里插入图片描述
C++:

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

时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

2 最长连续递增序列

674. 最长连续递增序列
在这里插入图片描述
思路:
动态规划
与上一题区别在于连续
(1)确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i]:以下标i为结尾的连续递增的子序列长度为dp[i]。
(2)确定递推公式
如果 nums[i] > nums[i - 1],那么以 i 为结尾的连续递增的子序列长度 一定等于 以i - 1为结尾的连续递增的子序列长度 + 1

(3)dp数组如何初始化

vector<int> dp(nums.size(), 1);

(4)确定遍历顺序:从前向后遍历

for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
    if (nums[i] > nums[i - 1]) { // 连续记录
        dp[i] = dp[i - 1] + 1;
    }
}

(5)举例推导dp数组
在这里插入图片描述

C++:

class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() <= 1) return nums.size();
        vector<int> dp(nums.size(), 1);
        int result = 0;
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {// 连续记录
                dp[i] = dp[i - 1] + 1;
            }
            if (dp[i] > result) result = dp[i];
        }
        return result;
    }
};

3 最长重复子数组

718. 最长重复子数组
在这里插入图片描述
思路:
动态规划
子数组,其实就是连续子序列。
(1)确定dp数组(dp table)以及下标的含义
dp[i][j] :以下标i - 1为结尾的A,和以下标j - 1为结尾的B,最长重复子数组长度为dp[i][j]
(2)确定递推公式

根据dp[i][j]的定义,dp[i][j]的状态只能由dp[i - 1][j - 1]推导出来。

即当A[i - 1] 和B[j - 1]相等的时候,dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
遍历i 和 j 要从1开始
(3)dp数组如何初始化
dp[i][0] 和dp[0][j]初始化为0
(4)确定遍历顺序
题目要求长度最长的子数组的长度。所以在遍历的时候顺便把dp[i][j]的最大值记录下来

for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++) {
	for (int j = 1; j <= nums2.size(); 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];
	}
}

(5)举例推导dp数组
在这里插入图片描述
C++:

class Solution {
public:
    int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        vector<vector<int>> dp(nums1.size() + 1, vector<int>(nums2.size() + 1, 0));
        int result = 0;
        for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++) {
            for (int j = 1; j <= nums2.size(); 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;
    }
};

时间复杂度: O ( n × m ) O(n × m) O(n×m),n 为A长度,m为B长度
空间复杂度: O ( n × m ) O(n × m) O(n×m)


鼓励坚持三十九天的自己😀😀😀

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/337863.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

基于springboot+vue考编论坛

摘要 近年来&#xff0c;随着互联网的迅猛发展&#xff0c;编程论坛成为程序员们交流学术、分享经验的重要平台之一。为了满足广大程序员的需求&#xff0c;本文基于Spring Boot和Vue框架&#xff0c;设计并实现了一个功能强大的编程论坛。首先&#xff0c;我们选择Spring Boot…

微软使其AI驱动的阅读导师免费

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗&#xff1f;订阅我们的简报&#xff0c;深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同&#xff0c;从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会&#xff0c;成为AI领…

Excel 根据日期按月汇总公式

Excel 根据日期按月汇总公式 数据透视表日期那一列右击&#xff0c;选择“组合”&#xff0c;步长选择“月” 参考 Excel 根据日期按月汇总公式Excel如何按着日期来做每月求和

怎么提升搜狗网站排名

在当今数字化时代&#xff0c;网站排名对于品牌、企业以及个人都至关重要。而对于许多网站来说&#xff0c;搜狗搜索引擎是一个重要的流量来源。为了在搜狗上取得更好的排名&#xff0c;不仅需要优化网站内容&#xff0c;还需要巧妙运用一些工具和技巧。在本文中&#xff0c;我…

MySQL---单表查询综合练习

创建emp表 CREATE TABLE emp( empno INT(4) NOT NULL COMMENT 员工编号, ename VARCHAR(10) COMMENT 员工名字, job VARCHAR(10) COMMENT 职位, mgr INT(4) COMMENT 上司, hiredate DATE COMMENT 入职时间, sal INT(7) COMMENT 基本工资, comm INT(7) COMMENT 补贴, deptno INT…

人工智能时代的十大核心技术:重塑未来的无限可能 - 引言

在人工智能&#xff08;AI&#xff09;的浪潮中&#xff0c;无数技术如雨后春笋般涌现&#xff0c;引领着人类社会迈向一个崭新的时代。这些技术不仅在理论上具有突破性&#xff0c;更在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。 本文将围绕人工智能时代的十大核心技术展开&#xff…

《Linux高性能服务器编程》笔记05

Linux高性能服务器编程 本文是读书笔记&#xff0c;如有侵权&#xff0c;请联系删除。 参考 Linux高性能服务器编程源码: https://github.com/raichen/LinuxServerCodes 豆瓣: Linux高性能服务器编程 文章目录 Linux高性能服务器编程第12章 高性能I/O框架库Libevent12.1 I/…

基于BERT对中文邮件内容分类

用BERT做中文邮件内容分类 项目背景与意义项目思路数据集介绍环境配置数据加载与预处理自定义数据集模型训练加载BERT预训练模型开始训练 预测效果 项目背景与意义 本文是《用BERT做中文邮件内容分类》系列的第二篇&#xff0c;该系列项目持续更新中。系列的起源是《使用Paddl…

采集B站up主视频信息

一、网页信息&#xff08;示例网址&#xff1a;https://space.bilibili.com/3493110839511225/video&#xff09; 二、查看响应数据 三、查看数据包内容 四、相关代码&#xff08;代码内容未进行翻页爬取&#xff09; # Time: 2024/1/19 16:42 # Author: 马龙强 # File: 采集B…

【Linux】第三十二站:命名管道

文章目录 一、命名管道介绍二、编码1.mkfifo2.unlink3.一个简单的例子4.修改 一、命名管道介绍 管道应用的一个限制就是只能在具有共同祖先&#xff08;具有亲缘关系&#xff09;的进程间通信。 如果我们想在不相关的进程之间交换数据&#xff0c;可以使用FIFO文件来做这项工作…

<软考高项备考>《论文专题 - 78 风险管理(10)》

10 论文-历年真题解析 10.1 2005年上半年真题 请围绕“项目的风险管理”论题&#xff0c;分别从以下三个方面进行论述&#xff1a; 1&#xff0e;概要叙述你参与管理过的信息系统项目&#xff08;项目的背景、发起单位、目的、项目周期、交付的产品等&#xff09;&#xff0c…

【排序算法】五、冒泡排序(C/C++)

「前言」文章内容是排序算法之冒泡排序的讲解。&#xff08;所有文章已经分类好&#xff0c;放心食用&#xff09; 「归属专栏」排序算法 「主页链接」个人主页 「笔者」枫叶先生(fy) 目录 冒泡排序1.1 原理1.2 代码实现&#xff08;C/C&#xff09;1.3 特性总结 冒泡排序 1.1…

每日一题——1295.统计位数为偶数的数字

方法一 个人方法&#xff1a; 想知道整数型数字有多少位&#xff0c;可以直接把数字转字符&#xff0c;看字符的长度就是数字的位数 var findNumbers function(nums) {let count0for(let num of nums){let strnumif(str.length%20) count}return count }; 消耗时间和内存情况…

uni-app使用HBuilderX打包Web项目

非常简单&#xff0c;就是容易忘记 一、找到manifest.json配置Web配置 二、源码视图配置 "h5" : {"template" : "","domain" : "xxx.xx.xx.xxx","publicPath" : "./","devServer" : {&quo…

【Java程序员面试专栏 专业技能篇】MySQL核心面试指引(一):基础知识考察

关于MySQL部分的核心知识进行一网打尽,包括三部分:基础知识考察、核心机制策略、性能优化策略,通过一篇文章串联面试重点,并且帮助加强日常基础知识的理解,全局思维导图如下所示 本篇Blog为第一部分:基础知识考察,子节点表示追问或同级提问 基本概念 包括一些核心问…

什么是葡萄酒“质量三级标准”?

在葡萄酒的世界里有一个笼统的级别分为&#xff1a;入门、精品和顶级。那么&#xff0c;对应这三个级别的标准都是什么呢&#xff1f; 入门级别的标准&#xff1a;入门级别的酒首先喝起来新鲜且顺口。新鲜很容易理解&#xff0c;就是没有腐熟水果的味道&#xff0c;也就是“罐…

8.3最大自序和(LC53-M)

算法&#xff1a; 如果 -2 1 在一起&#xff0c;计算起点的时候&#xff0c;一定是从 1 开始计算&#xff0c;因为负数只会拉低总和&#xff0c;这就是贪心贪的地方&#xff01; &#xff08;-21&#xff0c;起点为负数&#xff0c;加上后面的数&#xff0c;只会让和变小&…

《WebKit 技术内幕》之六(3): CSS解释器和样式布局

3 WebKit布局 3.1 基础 当WebKit创建RenderObject对象之后&#xff0c;每个对象是不知道自己的位置、大小等信息的&#xff0c;WebKit根据框模型来计算它们的位置、大小等信息的过程称为布局计算&#xff08;或者称为排版&#xff09;。 图描述了这一过程中涉及的主要WebKit…

浅谈 ret2text

文章目录 ret2text无需传参重构传参函数调用约定x86x64 ret2text ret2text就是执行程序中已有的代码&#xff0c;例如程序中写有system等系统的调用函数 无需传参 如果程序的后门函数参数已经满足 getshell 的需求&#xff0c;那么就可以直接溢出覆盖 ret 地址不用考虑传参问…

SystemC学习笔记(三) - 查看模块的波形

简述 波形在Simulation/Emulation中地位十分重要&#xff0c;尤其是在研发初期&#xff0c;只能通过波形来查看软件hang住的位置。 对于TLM来说&#xff0c;查看波形一般是指查看pvbus上的transaction&#xff0c;而对于SystemC本身来说&#xff0c;查看波形就是使用Gtkwave或…
最新文章