【算法与数据结构】300、674、LeetCode最长递增子序列 最长连续递增序列

文章目录

  • 一、300、最长递增子序列
  • 二、674、最长连续递增序列
  • 三、完整代码

所有的LeetCode题解索引,可以看这篇文章——【算法和数据结构】LeetCode题解。

一、300、最长递增子序列

在这里插入图片描述

  思路分析

  • 第一步,动态数组的含义。 d p [ i ] dp[i] dp[i]代表 i i i之前包括以 i i i结尾的最长递增子序列的长度。我们在做递增比较的时候,两个子序列分别以 n u m s [ i ] nums[i] nums[i] n u m s [ j ] nums[j] nums[j]作为结尾。
  • 第二步,递推公式。位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列 + 1 的最大值。
	if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
  • 第三步,元素初始化。dp数组中的所有元素至少为1,因此都初始化为1。
  • 第四步,递归顺序。一共有两层循环,外层循环遍历整个nums数组,里层循环遍历 [ 0 , i − 1 ] [0,i-1] [0,i1]的nums数组。如果当前的nums[i]>nums[j]那么我们取 [ 0 , i − 1 ] [0,i-1] [0,i1]中最大的长度作为 d p [ i ] dp[i] dp[i]的值。
  • 第五步,打印结果。 d p [ n u m s . s i z e ( ) − 1 ] dp[nums.size()-1] dp[nums.size()1]未必是最大的,因此需要筛选出最大的结果返回。
	if (dp[i] > result) result = dp[i];

  程序如下

// 300、最长递增子序列
class Solution {
public:
	int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
		vector<int> dp(nums.size(), 1);
		int result = 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 (dp[i] > result) result = dp[i];
		}
		return result;
	}
};

复杂度分析:

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

二、674、最长连续递增序列

在这里插入图片描述

  思路分析:本题和300、LeetCode最长递增子序列类似,区别在于最长子序列从非连续到连续。因为要求连续的递增子序列,那么我们只需要考察连续这个性质,而连续递增只需要对比nums数组中相邻的两个数。

  • 第一步,动态数组的含义。 d p [ i ] dp[i] dp[i]代表 i i i之前包括以 i i i结尾的最长递增子序列的长度。我们在做递增比较的时候,两个子序列分别以 n u m s [ i ] nums[i] nums[i] n u m s [ i − 1 ] nums[i-1] nums[i1]作为结尾。
  • 第二步,递推公式。本题只要一个循环,如果 n u m s [ i ] nums[i] nums[i] 大于 n u m s [ i − 1 ] nums[i-1] nums[i1],那么dp[i] = dp[i - 1] + 1。
	if (nums[i] > nums[i-1]) dp[i] = dp[i - 1] + 1;
  • 第三步,元素初始化。dp数组中的所有元素至少为1,因此都初始化为1。
  • 第四步,递归顺序。循环从 i = 1 i=1 i=1开始。
  • 第五步,打印结果。 d p [ n u m s . s i z e ( ) − 1 ] dp[nums.size()-1] dp[nums.size()1]未必是最大的,因此需要筛选出最大的结果返回。
	if (dp[i] > result) result = dp[i];

  程序如下

// 674、最长连续递增序列
class Solution2 {
public:
	int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
		vector<int> dp(nums.size(), 1);
		int result = 1;
		for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
			if (nums[i] > nums[i-1]) dp[i] = dp[i - 1] + 1;
			if (dp[i] > result) result = dp[i];
		}
		return result;
	}
};

复杂度分析:

  • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
  • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

三、完整代码

# include <iostream>
# include <vector>
using namespace std;

// 300、最长递增子序列
class Solution {
public:
	int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
		vector<int> dp(nums.size(), 1);
		int result = 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 (dp[i] > result) result = dp[i];
		}
		return result;
	}
};

// 674、最长连续递增序列
class Solution2 {
public:
	int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
		vector<int> dp(nums.size(), 1);
		int result = 1;
		for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
			if (nums[i] > nums[i-1]) dp[i] = dp[i - 1] + 1;
			if (dp[i] > result) result = dp[i];
		}
		return result;
	}
};

int main() {
	vector<int> nums = { 1,3,5,4,7 };
	Solution2 s1;
	int result = s1.findLengthOfLCIS(nums);
	cout << result << endl;
	system("pause");
	return 0;
}

end

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