代码随想录算法训练营第53天|1143.最长公共子序列、1035.不相交的线、53. 最大子序和

news/2025/4/1 22:15:02/

1143.最长公共子序列

题目描述:

给定两个字符串 text1 和 text2,返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ,返回 0 。

一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串:它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符(也可以不删除任何字符)后组成的新字符串。

例如,"ace" 是 "abcde" 的子序列,但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。

思路:

1.确定dp数组(dp table)以及下标的含义

dp[i][j]:长度为[0, i - 1]的字符串text1与长度为[0, j - 1]的字符串text2的最长公共子序列为dp[i][j]

为了方便初始化,就直接这样了。

2.确定递推公式

主要就是两大情况: text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同

如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]相同,那么找到了一个公共元素,所以dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;

如果text1[i - 1] 与 text2[j - 1]不相同,那就看看text1[0, i - 2]与text2[0, j - 1]的最长公共子序列 和 text1[0, i - 1]与text2[0, j - 2]的最长公共子序列,取最大的。

即:dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);(也就是相当于删除了其中一个字符,保证目前的公共子序列是最长的)

class Solution {
public:int longestCommonSubsequence(string text1, string text2) {vector<vector<int>>dp(text1.size()+1,vector<int>(text2.size()+1));int res=0;for(int i=1;i<=text1.size();i++){for(int j=1;j<=text2.size();j++){if(text1[i-1]==text2[j-1]){dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1;if(dp[i][j]>res)res=dp[i][j];}else dp[i][j]=max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]);}}return res;}
};

1035.不相交的线

题目描述:

我们在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 A 和 B 中的整数。

现在,我们可以绘制一些连接两个数字 A[i] 和 B[j] 的直线,只要 A[i] == B[j],且我们绘制的直线不与任何其他连线(非水平线)相交。

以这种方法绘制线条,并返回我们可以绘制的最大连线数。

思路:和上一题一样。

53. 最大子序和

题目描述:

给你一个整数数组 nums ,请你找出一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。

子数组 是数组中的一个连续部分。

思路:dp数组就是截至到下标i最大的自序和。因为子序和要连续,所以dp数组更新就只有两种情况,第一种接着上一个继续,第二种从下标i重新开始记录。

class Solution {
public:
int dp[100000]={0};int maxSubArray(vector<int>& nums) {dp[0]=nums[0];int res=dp[0];for(int i=1;i<nums.size();i++){dp[i]=max(nums[i],dp[i-1]+nums[i]);if(dp[i]>res)res=dp[i];}return res;}
};


http://www.ppmy.cn/news/334367.html

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