LeetCode/摆动序列
求数组最长摆动子序列长度
1. 动态规划
分两种状态进行转移
up[i]表示数组前i个数的最长上升摆动序列长度
down[i]表示数组前i个数的最长下降摆动序列长度
注意比较条件,以及导致状态转移的原因
class Solution {
public:
int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
if (n < 2) return n;
vector<int> up(n), down(n);//动态规划表
up[0] = down[0] = 1;//初始长度为1
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) {//如果大于前一元素,开始上升
//前一元素处于波峰,降序比升序少一,从降序和升序皆可更新升序
//前一元素处于波谷,此时降序必然大于升序长度,从降序更新升序
up[i] = down[i - 1] + 1;//更新升序列
//前一元素处于波谷,降序不变
//前一元素处于波峰,大于前一个波谷,故降序依旧不变
down[i] = down[i - 1];//保持降序列
} else if (nums[i] < nums[i - 1]) {//如果小于前一元素,开始下降
up[i] = up[i - 1];//保持升序列
down[i] = up[i - 1] + 1;//更新降序列
} else {//如果等于前一元素,保持不变
up[i] = up[i - 1];
down[i] = down[i - 1];
}
}
return max(up[n - 1], down[n - 1]);
}
};
2. 动态规划一维优化
class Solution {
public:
int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
if (nums.size() < 2) return nums.size();
int up = 1;int down = 1;//初始长度为1
for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
if (nums[i] > nums[i - 1]) //如果大于前一元素,开始上升
up = down + 1;//更新升序列
else if (nums[i] < nums[i - 1]) //如果小于前一元素,开始下降
down = up + 1;//更新降序列
}
return max(up, down);
}
};
3. 贪心法
统计所有波峰波谷即可
class Solution {
public:
int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
if (n < 2) return n;
int prevdiff = nums[1] - nums[0];//上一个摆动趋势
int ret = prevdiff != 0 ? 2 : 1;//波峰和波谷的个数
for (int i = 2; i < n; i++) {
int diff = nums[i] - nums[i - 1];//当前摆动趋势
//上一次向下摆或不摆,同时当前向上摆,说明后面存在一个波峰
//上一次向上摆或不摆,同时当前向下摆,说明后面存在波谷
if ((diff > 0 && prevdiff <= 0) || (diff < 0 && prevdiff >= 0)) {
ret++;
prevdiff = diff;//更新上一个摆动趋势
}
}
return ret;
}
};