413,动态规划求最长上升子序列
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给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。
示例:
输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出: 4
解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。
动态规划
我们用dp[i]表示数组的前i个元素构成的最长上升子序列,如果要求dp[i],我们需要用num[i]和前面的数字一个个比较,如果比前面的任何一个数字大,说明加入到他的后面可以构成一个上升子序列 ,就更新dp[i]。我们就以[8,2,3,1,4]为例来画个图看一下
我们再来看下代码
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
//边界条件判断
if (nums == null || nums.length == 0) {
return 0;
}
int[] dp = new int[nums.length];
//初始化数组dp的每个值为1
Arrays.fill(dp, 1);
int max = 1;
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
//如果当前值nums[i]大于nums[j],说明nums[i]可以和
//nums[j]结尾的上升序列构成一个新的上升子序列
if (nums[i] > nums[j]) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
//记录构成的最大值
max = Math.max(max, dp[i]);
}
}
}
return max;
}
上升子序列加入到集合中
这题还有一种解决方式就是把找到的上升子序列放到一个集合list中,我们每次遍历的时候都会拿当前值nums[i]和list的最后一个元素比较
1,如果nums[i]比list最后一个元素大,说明nums[i]加入到list的末尾可以构成一个更长的上升子序列,我们就把nums[i]加入到list的末尾。
2,如果nums[i]不大于list的最后一个元素,说明nums[i]和list不能构成一个更长的上升子序列,但我们可以用nums[i]把list中第一个大于他的给替换掉。我们要保证list中元素不变的情况下,值越小越好,这样当我们加入一个新值的时候,构成上升子序列的可能性就越大。
再来看下代码
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
//list中保存的是构成的上升子序列
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(nums.length);
for (int num : nums) {
//如果list为空,我们直接把num加进去。如果list的最后一个元素小于num,
//说明num加入到list的末尾可以构成一个更长的上升子序列,我们就把num
//加入到list的末尾
if (list.size() == 0 || list.get(list.size() - 1) < num)
list.add(num);
else {
//如果num不小于list的最后一个元素,我们就用num把list中第一
//个大于他的值给替换掉,这样我们才能保证list中的元素在长度不变
//的情况下,元素值尽可能的小
int i = Collections.binarySearch(list, num);
//因为list是从小到大排序的,所以上面使用的是二分法查找。当i大
//于0的时候,说明出现了重复的,我们直接把他替换即可,如果i小于
//0,我们对i取反,他就是list中第一个大于num值的位置,我们把它
//替换即可
list.set((i < 0) ? -i - 1 : i, num);
}
}
return list.size();
}
总结
这题也是比较常见的一道题,动态规划应该说是最好理解的。如果完全搞懂的话,下面的那种解法其实也是比较经典的。
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