代码随想录算法训练营第day53|1143.最长公共子序列、 1035.不相交的线、 53. 最大子序和动态规划

1143.最长公共子序列

1035.不相交的线

53. 最大子序和

1143.最长公共子序列

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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。

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。

若这两个字符串没有公共子序列，则返回 0。

示例 1:

输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
输出：3
解释：最长公共子序列是 "ace"，它的长度为 3。

示例 2:

输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
输出：3
解释：最长公共子序列是 "abc"，它的长度为 3。

示例 3:

输入：text1 = "abc", text2 = "def"
输出：0
解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0。

思路：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]；

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]);

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

1035.不相交的线

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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。

1035.不相交的线

思路：

直线不能相交，这就是说明在字符串A中找到一个与字符串B相同的子序列，且这个子序列不能改变相对顺序，只要相对顺序不改变，链接相同数字的直线就不会相交。

拿示例一A = [1,4,2], B = [1,2,4]为例，相交情况如图：

其实也就是说A和B的最长公共子序列是[1,4]，长度为2。这个公共子序列指的是相对顺序不变（即数字4在字符串A中数字1的后面，那么数字4也应该在字符串B数字1的后面）

这么分析完之后，大家可以发现：本题说是求绘制的最大连线数，其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度！

class Solution {
public:
    int maxUncrossedLines(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
        vector<vector<int>>dp(nums1.size()+1, vector(nums2.size()+1,0));
        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;
                else dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
            }
        }
        return dp[nums1.size()][nums2.size()];
    }
};

53. 最大子序和

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给定一个整数数组 nums ，找到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。

示例:

输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
输出: 6
解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6

思路：贪心。当然，也可以用动态规划做。dp[i]：包括下标i（以nums[i]为结尾）的最大连续子序列和为dp[i]。

dp[i]只有两个方向可以推出来：

dp[i - 1] + nums[i]，即：nums[i]加入当前连续子序列和
nums[i]，即：从头开始计算当前连续子序列和

从递推公式可以看出来dp[i]是依赖于dp[i - 1]的状态，dp[0]就是递推公式的基础。

dp[0]应该是多少呢?

根据dp[i]的定义，很明显dp[0]应为nums[0]即dp[0] = nums[0]。

class Solution {
public://贪心，当总和<0时立马重新置零求和
    int maxSubArray(vector<int>& nums) {
        int result=0;
        int count =0;
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            count+=nums[i];
            if(count>result){
                result=count;
            }
            if(count<0) count=0;
        }
        return result;
    }
};

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

参考：代码随想录