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力扣300.最长递增子序列（经典dp)力扣375.猜数字II力扣.329矩阵最长的递增子序列力扣.33搜索旋转排序数组

news 2025/9/24 10:21:57

力扣300.最长递增子序列（经典dp)

力扣375.猜数字II

力扣.329矩阵最长的递增子序列

力扣.33搜索旋转排序数组

力扣300.最长递增子序列（经典dp)

以xx为后缀的最长递增子序列

class Solution {public int lengthOfLIS(int[] nums) {int n=nums.length;int[]dp=new int[n];Arrays.fill(dp,1);int max=1;for(int i=1;i<n;i++){for(int j=0;j<i;j++){if(nums[i]>nums[j])dp[i]=Math.max(dp[j]+1,dp[i]);}max=Math.max(dp[i],max);}return max;
}
}

力扣375.猜数字II

从[1-i-1] [i+1, 200]里面挑选，里面不一定谁大谁小

x代表左边所有种情况的最小值，y表示右边的所有最小值

此时为什么要x,y的最大值呢，我在根节点处理的是最大情况，确保整个情况都是完胜，即左右都要获得胜利，不管你选什么，我的这个策略都是最好的，优秀的。

class Solution {int[][]mono;public int dfs(int l,int r){
//假如==2的时候，那么就是【1，1的区间】那么就这一个数，那就不需要花钱的
//即left==right的时候if(l>=r)return 0;if(mono[l][r]!=-1)return mono[l][r];int min=0x3f3f3f3f;for(int i=l;i<=r;i++){//假如i==1的话 就不是合法区间int x=dfs(l,i-1);int y=dfs(i+1,r);//为什么要统计x,y的最大值，因为我找到的是左边，右边满足赢整个游戏的值，因此是最大值//他的统计左右节点，是不计算当前节点的值，当前节点的值，在下面被添加min=Math.min(Math.max(x,y)+i,min);}mono[l][r]=min;return min;}//最小金额，不是最小次数，因此二分并非最优，所以暴力枚举去判断public int getMoneyAmount(int n) {mono=new int[n+1][n+1];for(int i=0;i<n;i++){Arrays.fill(mono[i],-1);}return dfs(1,n);}
}

力扣.329矩阵最长的递增子序列

这个有点微微细节的记忆化搜索，跟bfs不同的是，第一个他不用存储是否走过，即vis,因为

不断递增，无需dfs，然后第二个dfs,最开始的值都必须要是1，因为即使没有任何一个值和他匹配递增的关系，他自己也是1个长度。

class Solution {int[][]mono;int[]dx={0,0,1,-1};int[]dy={1,-1,0,0};public int dfs(int i,int j,int[][] matrix){int n=matrix.length;int m=matrix[0].length;if(mono[i][j]!=-1)return mono[i][j];int count=0;for(int k=0;k<4;k++){int x=i+dx[k];int y=j+dy[k];//我找的是递增，所以不可能重复if(x>=0&&x<n&&y>=0&&y<m&&matrix[x][y]>matrix[i][j]){count=Math.max(dfs(x,y,matrix)+1,count);}}mono[i][j]=Math.max(count,1);return mono[i][j];}public int longestIncreasingPath(int[][] matrix) {int n=matrix.length;int m=matrix[0].length;mono=new int[n][m];int max=0;for(int i=0;i<n;i++) {Arrays.fill(mono[i], -1);}for(int i=0;i<n;i++){for(int j=0;j<m;j++){max=Math.max(max,dfs(i,j,matrix));}}return max;}
}