🔥小叶-duck：个人主页
❄️个人专栏：《Data-Structure-Learning》《C++入门到进阶&自我学习过程记录》
《算法题讲解指南》--优选算法
《算法题讲解指南》--递归、搜索与回溯算法
《算法题讲解指南》--动态规划算法
✨未择之路，不须回头
已择之路，纵是荆棘遍野，亦作花海遨游
目录
29.最长递增子序列的个数
题目链接：
题目描述：
题目示例：
解法(动态规划)：
算法思路：
1.状态表示：
先尝试定义一个状态:以为结尾的最长递增子序列的「个数」。那么问题就来了，我都不知道以i为结尾的最长递增子序列的「长度」是多少，我怎么知道最长递增子序列的个数呢?
因此，我们解决这个问题需要两个状态，一个是「长度」，一个是「个数」：
leni表示：以i为结尾的最长递增子序列的长度;
counti表示：以i为结尾的最长递增子序列的个数。
2.状态转移方程：
求个数之前，我们得先知道长度，因此先看leni：
i.在求i 结尾的最长递增序列的长度时，我们已经知道 0，i-1 区间上的 lenj 信息，用 j 表示0，i-1区间上的下标;
ii.我们需要的是递增序列，因此0，i-1区间上的 numsj只要能和 numsi构成上升序列，那么就可以更新dpi的值，此时最长长度为dpj+1;
iii.我们要的是0，i-1区间上所有情况下的最大值。
综上所述，对于几eni，我们可以得到状态转移方程为：
leni =max(lenj + 1,leni)，其中0 <=j < i,并且numsj < numsi 。
在知道每一个位置结尾的最长递增子序列的长度时，我们来看看能否得到counti：
i.我们此时已经知道leni的信息，还知道，i-1区间上的countj信息，用j表示0，i-1区间上的下标;
ii.我们可以再遍历一遍0，i1区间上的所有元素，只要能够构成上升序列，并且上升序列的长度等于dpi，那么我们就把counti加上countj的值。这样循环一遍之后，counti存的就是我们想要的值。
综上所述，对于counti，我们可以得到状态转移方程为：
counti += countj，其中@ <=j< i，并且numsj <numsi && dpj + 1 == dpi。
3.初始化：
对于leni，所有元素自己就能构成一个上升序列，直接全部初始化为1;
对于counti，如果全部初始化为1，在累加的时候可能会把「不是最大长度的情况」累加进去，因此，我们可以先初始化为0，然后在累加的时候判断一下即可。具体操作情况看代码~
4.填表顺序：
毫无疑问是「从左往右」。
5.返回值：
用manLen 表示最终的最长递增子序列的长度。
根据题目要求，我们应该返回所有长度等于maxLen的子序列的个数。
C++算法代码：
cpp
class Solution {
public:
int findNumberOfLIS(vector<int>& nums)
{
int n = nums.size();
vector<int> len_dp(n, 1);
vector<int> count_dp(n, 1);
int len = 1;
int count = 1;
for(int i = 1; i < n; i++)
{
for(int j = i - 1; j >= 0; j--)
{
if(nums[i] > nums[j])
{
// len_dp[i] = max(len_dp[i], len_dp[j] + 1);
if(len_dp[i] < len_dp[j] + 1)
{
len_dp[i] = len_dp[j] + 1;
count_dp[i] = count_dp[j];
}
else
{
if(len_dp[i] == len_dp[j] + 1)
{
count_dp[i] += count_dp[j];
}
}
}
}
if(len < len_dp[i])
{
len = len_dp[i];
count = count_dp[i];
}
else
{
if(len == len_dp[i])
{
count += count_dp[i];
}
}
}
// int len = 0;
// int count = 0;
// for(int i = 0; i < n; i++)
// {
// if(len < len_dp[i])
// {
// len = len_dp[i];
// count = count_dp[i];
// }
// else
// {
// if(len == len_dp[i])
// {
// count += count_dp[i];
// }
// }
// }
return count;
}
};算法总结及流程解析：
30.最长数对链
题目链接：
题目描述：
题目示例：
解法(动态规划)：
算法思路：
这道题目让我们在数对数组中挑选出来一些数对，组成一个呈现上升形态的最长的数对链。像不像我们整数数组中挑选一些数，让这些数组成一个最长的上升序列?因此，我们可以把问题转化成我们学过的一个模型：300.最长递增子序列。因此我们解决问题的方向，应该在「最长递增子序
列」这个模型上。
不过，与整形数组有所区别。在用动态规划结局问题之前，应该先把数组排个序。因为我们在计算dpi的时候，要知道所有左区间比pairsi的左区间小的链对。排完序之后，只用「往前遍历一遍」即可。
1.状态表示：
dpi表示以i 位置的数对为结尾时，最长数对链的长度。
2.状态转移方程：
对于dpi，遍历所有0，i-1区间内数对用j表示下标，找出所有满足pairsj1<pairsi0的j。找出里面最大的dpj，然后加上1 ，就是以i位置为结尾的最长数对链。
3.初始化：
刚开始的时候，全部初始化为1。
4.填表顺序：
根据「状态转移方程」，填表顺序应该是「从左往右」。
5.返回值：
根据「状态表示」，返回整个dp表中的最大值。
C++算法代码：
cpp
class Solution {
public:
int findLongestChain(vector<vector<int>>& pairs)
{
sort(pairs.begin(), pairs.end());
int n = pairs.size();
vector<int> dp(n, 1);
int ret = 1;
for(int i = 1; i < n; i++)
{
for(int j = i - 1; j >= 0; j--)
{
if(pairs[j][1] < pairs[i][0])
{
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
ret = max(ret, dp[i]);
}
// int ret = 0;
// for(int i = 0; i < n; i++)
// {
// ret = max(ret, dp[i]);
// }
return ret;
}
};算法总结及流程解析：
31.最长定差子序列
题目链接：
题目描述：
题目示例：
解法(动态规划)：
算法思路：
这道题和300.最长递增子序列有一些相似，但仔细读题就会发现，本题的 arr.lenght 高达10^5 ，使用 O(N^2) 的 lcs 模型一定会超时。
那么，它有什么信息是300.最长递增子序列的呢? 是定差。之前，我们只知道要递增，不知道前一个数应当是多少 ，就会导致可能前面的值忽大忽小 ，所以我们需要把前面所有情况遍历一遍 才能找到最大值；现在我们可以计算出前一个数具体是多少了，就可以用数值来定义dp数组的值，并形成状态转移。这样，就把已有信息有效地利用了起来。
1.状态表示：
dpi表示：以i位置的元素为结尾所有的子序列中，最长的等差子序列的长度。
2.状态转移方程:
对于dpi，上一个定差子序列的取值定为arri-difference 。只要找到以上一个数字为结尾的定差子序列长度的dparr\[i-difference]，然后加上1，就是以i为结尾的定差子序列的长度。
因此，这里可以选择使用哈希表做优化。我们可以把「元素，dpj」绑定，放进哈希表中。甚至不用创建 dp 数组，直接在哈希表中做动态规划。
3.初始化：
刚开始的时候，需要把第一个元素放进哈希表中，hasharr\[0]=1 。
4.填表顺序：
根据「状态转移方程」，填表顺序应该是「从左往右」。
5.返回值：
根据「状态表示」，返回整个 dp 表中的最大值。
C++算法代码：
cpp
class Solution {
public:
int longestSubsequence(vector<int>& arr, int difference)
{
//创建一个哈希表，利用哈希表实现动态规划
unordered_map<int, int> hash; //arr[i] - dp[i]
hash[arr[0]] = 1; //初始化
int ret = 1;
for(int i = 1; i < arr.size(); i++)
{
// if(hash[arr[i] - difference])
// {
// hash[arr[i]] = hash[arr[i] - difference] + 1;
// }
// else
// {
// hash[arr[i]] = 1;
// }
hash[arr[i]] = hash[arr[i] - difference] + 1;
//如果arr[i] - difference在前面不存在，则hash映射的值为0
//加上1也正好符合要求，不需要额外判断
ret = max(ret, hash[arr[i]]);
}
// int ret = 0;
// for(int i = 0; i < arr.size(); i++)
// {
// ret = max(ret, hash[arr[i]]);
// }
return ret;
}
};算法总结及流程解析：
结束语
到此，29.最长递增子序列的个数，30.最长数对链，31.最长定差子序列 这三道算法题就讲解完了。**最长递增子序列个数：通过维护长度和个数两个状态数组，统计满足条件的序列数量；.最长数对链：转化为LIS问题并排序预处理；最长定差子序列：利用哈希表优化查找过程。三题均采用动态规划思想，通过定义状态、转移方程、初始化和填表顺序解决问题，其中第一题需同时跟踪长度和数量信息，第三题利用哈希表实现O(1)查找。**希望大家能有所收获！