1次遍历，空间复杂度击败100%，时间复杂度击败85%

Problem: LCP 61. 气温变化趋势

思路

一开始以为是【每日温度】那种题目，但是仔细读了下，实际上可以转换成另一个问题，即"比较两个数组的最长相同子序列"

假设我们用-1、0、1分别表示当天比后一天小，当天和后一天相同，当天大于后一天。

则比如示例一可以变成这样：

css 复制代码

trendA [ 1, 0, 0, -1 ]
trendB [ 1, 1, 0, -1 ]

那么对于这俩个转换后的数组，可以看到最长相同子序列就是这一部分

也就是正确答案：2

那么现在的问题就转变成了

如何统计最长相同子序列的长度？

由于子序列 对index有严格要求。

而不是子数组 ，假如是子数组，那么这题答案就是3了

因此针对子序列，我们只要用一次遍历，判断当前遍历index下的trendA[i]是否等于

trendB[i]

如果相等，则count++

如果不相等，则count重置为0，重新计数。并在此时比较一下ans和count

js 复制代码

    let count = 0;
    let ans = 0;
    for (let j = 0; j < trendA.length; j++) {
        if (trendA[j] === trendB[j]) {
            count++;
        }
        else {
            ans = Math.max(ans, count)
            count = 0;
        }

    }
    ans = Math.max(ans, count)

    return ans;

解题方法

然后我们考虑一下空间复杂度的优化，我们真的需要额外声明2个趋势数组去表示temperatureA和temperatureB,并且多一次遍历吗？

实际上并不需要。

我们可以用1次遍历和O（1）实现。

复杂度

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(1)

Code

js 复制代码

/**
 * @param {number[]} temperatureA
 * @param {number[]} temperatureB
 * @return {number}
 */
var temperatureTrend = function (temperatureA, temperatureB) {

    let count = 0;
    let ans = 0;
    for (let i = 0; i < temperatureA.length - 1; i++) {
        let flagA;
        let flagB;
        if (temperatureA[i] < temperatureA[i + 1]) {
            flagA = -1
        }
        if (temperatureA[i] === temperatureA[i + 1]) {
            flagA = 0
        }
        if (temperatureA[i] > temperatureA[i + 1]) {
            flagA = 1
        }
        if (temperatureB[i] < temperatureB[i + 1]) {
            flagB = -1
        }
        if (temperatureB[i] === temperatureB[i + 1]) {
            flagB = 0
        }
        if (temperatureB[i] > temperatureB[i + 1]) {
            flagB = 1
        }

        if (flagA === flagB) {
            count++;
        }
        else {
            ans = Math.max(ans, count)
            count = 0;
        }
    }



    ans = Math.max(ans, count)

    return ans;

};