最长递增子序列
这题不难,看一遍就懂了。
            
            
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          class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() <= 1) return nums.size();
        vector<int> dp(nums.size(), 1);
        int result = 0;
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
            }
            if (dp[i] > result) result = dp[i]; // 取长的子序列
        }
        return result;
    }
};
        最长连续递增序列
一开始想着 这题用双指针或者贪心应该都可以的,也大致思考了一下,明天时间会多一点,会再完善一下这道题的dp,和可能的其他解法。
            
            
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          class Solution {
public:
    int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {
        if (nums.size() == 0) return 0;
        int result = 1;
        vector<int> dp(nums.size() ,1);
        for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) { // 连续记录
                dp[i] = dp[i - 1] + 1;
            }
            if (dp[i] > result) result = dp[i];
        }
        return result;
    }
};
        最长重复子数组
这题不画图真就难度上升一个档次,画图对于理解的帮助可以说不只是一点点。另外,在视频里提到,关于初始化的问题,和什么时候输出dp的哪一个数字,也就是"答案存储在dp数组的哪里",每个题都需要具体分析。这个和dp初始化数字一样值得考虑和理解,不是一知半解迷迷糊糊就初始0,或者输出二维数组的右下角就完事了。二维数组的右下角,不一定存的是正确答案。
            
            
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          class Solution {
public:
    int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        vector<vector<int>> dp (nums1.size() + 1, vector<int>(nums2.size() + 1, 0));
        int result = 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;
                }
                if (dp[i][j] > result) result = dp[i][j];
            }
        }
        return result;
    }
};