day44 力扣1143.最长公共子序列 力扣1035.不相交的线 力扣53. 最大子序和 力扣392.判断子序列
最长公共子序列
给定两个字符串
text1
和text2
,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ,返回0
。一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。
- 例如,
"ace"
是"abcde"
的子序列,但"aec"
不是"abcde"
的子序列。两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
示例 1:
输入:text1 = "abcde", text2 = "ace" 输出:3 解释:最长公共子序列是 "ace" ,它的长度为 3 。示例 2:
输入:text1 = "abc", text2 = "abc" 输出:3 解释:最长公共子序列是 "abc" ,它的长度为 3 。示例 3:
输入:text1 = "abc", text2 = "def" 输出:0 解释:两个字符串没有公共子序列,返回 0 。提示:
1 <= text1.length, text2.length <= 1000
text1
和text2
仅由小写英文字符组成。
dp[i][j]:长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j]
确定递推公式:
两大情况: text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同
如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,那么找到了一个公共元素,所以dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同,那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列,取最大的。
即:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
初始化和遍历顺序与昨天的题一致
重点就是不相等的情况要考虑到,而我只写了相同的情况。
class Solution {
public:int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {vector<vector<int>> dp(text1.size()+1,vector<int>(text2.size()+1,0));for(int i = 1;i<=text1.size();i++){for(int j = 1;j<=text2.size();j++){if(text1[i-1]==text2[j-1]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;else dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);}}return dp[text1.size()][text2.size()];}
};
不相交的线
在两条独立的水平线上按给定的顺序写下
nums1
和nums2
中的整数。现在,可以绘制一些连接两个数字
nums1[i]
和nums2[j]
的直线,这些直线需要同时满足:
nums1[i] == nums2[j]
- 且绘制的直线不与任何其他连线(非水平线)相交。
请注意,连线即使在端点也不能相交:每个数字只能属于一条连线。
以这种方法绘制线条,并返回可以绘制的最大连线数。
示例 1:
输入:nums1 = [1,4,2], nums2 = [1,2,4] 输出:2 解释:可以画出两条不交叉的线,如上图所示。 但无法画出第三条不相交的直线,因为从 nums1[1]=4 到 nums2[2]=4 的直线将与从 nums1[2]=2 到 nums2[1]=2 的直线相交。示例 2:
输入:nums1 = [2,5,1,2,5], nums2 = [10,5,2,1,5,2] 输出:3示例 3:
输入:nums1 = [1,3,7,1,7,5], nums2 = [1,9,2,5,1] 输出:2提示:
1 <= nums1.length, nums2.length <= 500
1 <= nums1[i], nums2[j] <= 2000
本题跟上一道最长公共子序列一模一样。
只不过这是一道应用题,就看能不能想到他的本质就是一道最长公共子序列了。
class Solution {
public:int maxUncrossedLines(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {vector<vector<int>> dp(nums1.size()+1,vector<int>(nums2.size()+1,0));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;else dp[i][j] = max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]);}}return dp[nums1.size()][nums2.size()];}
};
最大子序和
给你一个整数数组
nums
,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。子数组是数组中的一个连续部分。
示例 1:
输入:nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出:6 解释:连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大,为 6 。示例 2:
输入:nums = [1] 输出:1示例 3:
输入:nums = [5,4,-1,7,8] 输出:23提示:
1 <= nums.length <= 105
-104 <= nums[i] <= 104
dp[i]:包括下标i(以nums[i]为结尾)的最大连续子序列和为dp[i]。
dp[i]只有两个方向可以推出来:
- dp[i - 1] + nums[i],即:nums[i]加入当前连续子序列和
- nums[i],即:从头开始计算当前连续子序列和
初始化:
根据dp[i]的定义,很明显dp[0]应为nums[0]即dp[0] = nums[0]。
确定遍历顺序:
递推公式中dp[i]依赖于dp[i - 1]的状态,需要从前向后遍历。
要考虑负数的情况
class Solution {
public:int maxSubArray(vector<int>& nums) {if(nums.size()==1) return nums[0];vector<int> dp(nums.size(),0);dp[0] = nums[0]; for(int i = 1;i<nums.size();i++){dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i],nums[i]);}int result = nums[0];for(int i = 0;i<nums.size();i++){if(dp[i]>result)result = dp[i];}return result;}
};
判断子序列
给定字符串 s 和 t ,判断 s 是否为 t 的子序列。
字符串的一个子序列是原始字符串删除一些(也可以不删除)字符而不改变剩余字符相对位置形成的新字符串。(例如,
"ace"
是"abcde"
的一个子序列,而"aec"
不是)。进阶:
如果有大量输入的 S,称作 S1, S2, ... , Sk 其中 k >= 10亿,你需要依次检查它们是否为 T 的子序列。在这种情况下,你会怎样改变代码?
致谢:
特别感谢 @pbrother 添加此问题并且创建所有测试用例。
示例 1:
输入:s = "abc", t = "ahbgdc" 输出:true示例 2:
输入:s = "axc", t = "ahbgdc" 输出:false提示:
0 <= s.length <= 100
0 <= t.length <= 10^4
- 两个字符串都只由小写字符组成。
dp[i][j] 表示以下标i-1为结尾的字符串s,和以下标j-1为结尾的字符串t,相同子序列的长度为dp[i][j]。
递推公式:
if (s[i - 1] == t[j - 1]),那么dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
if (s[i - 1] != t[j - 1]),此时相当于t要删除元素,dp[i][j] = dp[i][j - 1];
初始化:
由递推公式知:dp[0][0]和dp[i][0]是一定要初始化的。
确定遍历顺序:
同理从递推公式可以看出dp[i][j]都是依赖于dp[i - 1][j - 1] 和 dp[i][j - 1],那么遍历顺序也应该是从上到下,从左到右.
class Solution {
public:bool isSubsequence(string s, string t) {vector<vector<int>> dp(s.size()+1,vector<int>(t.size()+1,0));for(int i = 1;i<=s.size();i++){for(int j = 1;j<=t.size();j++){if(s[i-1]==t[j-1]) dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;else dp[i][j] =dp[i][j-1];}}if(dp[s.size()][t.size()]==s.size())return true;else return false;}
};