给你一个整数数组 nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度。
子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
示例 1: 输入:nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出:4 解释:最长递增子序列是 [2,3,7,101],因此长度为 4
class Solution { public int lengthOfLIS(int[] nums) { return process(nums); } private int process(int[] nums){ //dp[i]表示i之前包括i的最长上升子序列的长度。 //位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列 + 1 的最大值 int n=nums.length; int[] dp=new int[n]; Arrays.fill(dp,1); int res=0; for(int i=0;i<n;i++){ for(int j=0;j<i;j++){ if(nums[i]>nums[j]){ dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1); } } res=Math.max(res,dp[i]); } return res; } }
给定一个未经排序的整数数组,找到最长且 连续递增的子序列,并返回该序列的长度。
连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r(l < r)确定,如果对于每个 l <= i < r,都有 nums[i] < nums[i + 1] ,那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。
示例 1: 输入:nums = [1,3,5,4,7] 输出:3 解释:最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3。 尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的,因为 5 和 7 在原数组里被 4 隔开。
class Solution { public int findLengthOfLCIS(int[] nums) { return process(nums); } private int process(int[] nums){ //dp[i] 0....i 连续递增的子序列长度 //dp[i]: nums[i]>nums[i-1] dp[i-1]+1. or 1. max //init fill 1 int n=nums.length; int[] dp=new int[n]; Arrays.fill(dp,1); int res=1; for(int i=1;i<n;i++){ if(nums[i]>nums[i-1]){ dp[i]=dp[i-1]+1; } res=Math.max(res,dp[i]); } return res; } }
给两个整数数组 A 和 B ,返回两个数组中公共的、长度最长的子数组的长度。
示例:
输入: A: [1,2,3,2,1] B: [3,2,1,4,7] 输出:3 解释: 长度最长的公共子数组是 [3, 2, 1] 。
class Solution { public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) { return process(nums1,nums2); } private int process(int[] nums1,int[] nums2){ //dp[i][j] nums1 0...i,nums2 0....j 最长的公共子数组长度 //dp[i][j]---> only one choose nums[i]==nums[j]. dp[i-1][j-1]+1 //init 0 int n=nums1.length; int m=nums2.length; int[][] dp=new int[n+1][m+1]; int res=0; for(int i=1;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=m;j++){ if(nums1[i-1]==nums2[j-1]){ dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1; } res=Math.max(res,dp[i][j]); } } return res; } }