动态规划day09
2022/6/27 23:23:45
本文主要是介绍动态规划day09,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
718. 最长重复子数组
class Solution { public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) { int len1 = nums1.length, len2 = nums2.length; int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1]; int res = 0; //dp[0][0]代表无元素 for (int i = 1; i <= len1; i++) { for (int j = 1; j <= len2; j++) { if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } if (dp[i][j] > res) res = dp[i][j]; } } return res; } } //滚动数组 // class Solution { // public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) { // int len1 = nums1.length, len2 = nums2.length; // if (len1 == 0 || len2 == 0) return 0; // int[] dp = new int[len2 + 1]; // int res = 0; // //dp[0][0]代表无元素 // for (int i = 1; i <= len1; i++) { // //要从后向前遍历 否则会覆盖上一层结果 // for (int j = len2; j >= 1; j--) { // if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) { // dp[j] = dp[j - 1] + 1; // } else { // dp[j] = 0; // } // if (dp[j] > res) res = dp[j]; // } // } // return res; // } // }
1143. 最长公共子序列
class Solution { public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) { char[] a1 = text1.toCharArray(), a2 = text2.toCharArray(); int[][] dp = new int[a1.length + 1][a2.length + 1]; //dp[0][0]代表无元素 for (int i = 1; i <= a1.length; i++) { for (int j = 1; j <= a2.length; j++) { if (a1[i - 1] == a2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]); } } } return dp[a1.length][a2.length]; } }
1035. 不相交的线
class Solution { public int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) { /* 1 1 * 4 2 * 2 4 * 上述这样连不相交的线 与最长重复子数组问题相同(1035) */ int len1 = nums1.length, len2 = nums2.length; int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1]; //dp[0][0]代表无元素 for (int i = 1; i <= len1; i++) { for (int j = 1; j <= len2; j++) { if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]); } } } return dp[len1][len2]; } }
53. 最大子数组和
class Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int[] dp = new int[nums.length]; dp[0] = nums[0]; int res = dp[0]; for (int i = 1; i < nums.length; i++) { dp[i] = Math.max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]); if (res < dp[i]) res = dp[i]; } return res; } }
392. 判断子序列
class Solution { public boolean isSubsequence(String s, String t) { char[] a1 = s.toCharArray(), a2 = t.toCharArray(); int[][] dp = new int[a1.length + 1][a2.length + 1]; //dp[0][0]代表无元素 for (int i = 1; i <= a1.length; i++) { for (int j = 1; j <= a2.length; j++) { if (a1[i - 1] == a2[j - 1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { //最终符合题意的只能是t.length() >= s.length(),所以最长公共子序列的最大值只可能在dp[i][j - 1]中产生 //dp[i][j] = Math.max(dp[i][j - 1], dp[i - 1][j]); dp[i][j] = dp[i][j - 1]; } } } //最长公共子序列是否为s return a1.length == dp[a1.length][a2.length]; } }
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