LeetCode-718. 最长重复子数组

    技术2022-07-11  97

    题目

    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] 。

    提示:

    1 <= len(A), len(B) <= 1000 0 <= A[i], B[i] < 100

    思路【动态规划】:

    第 1 步:定义状态

    dp[i][j] 的含义是:对于 A[1..i] 和 B[1..j],它们的 最长重复子数组 长度是 dp[i][j],假设索引是从 1 开始的。

    第 2 步:考虑状态转移方程 状态转移说简单些就是做选择,要求 A 和B的最长重复子数组,不妨称这个子数组为 lrs(Longest repeating subarray )。那么对于 A 和 B 中的每个元素,有什么选择?很简单,两种选择,要么在 lrs 中,要么不在。

    应该如何选择呢?

    用两个指针 i 和 j 从后往前遍历 A 和 B,如果 A[i]==B[j],那么这个字符一定在 lrs 中;否则的话,A[i] 和 B[j] 这两个元素至少有一个不在 lrs 中,。

    对于第一种情况,找到一个 lrs 中的字符,同时将 i j 向前移动一位,并给 lrs 的长度加一;对于后者,则dp[i][j]置为0,重新计数。

    因此,dp[i] [j]的状态转移方程是: d p [ i ] [ j ] = { 1 + d p [ i − 1 ] [ j − 1 ] , A [ i − 1 ] = = B [ j − 1 ] 0 , 其 他 dp[i][j] = \begin{cases} 1 + dp[i-1][j-1],A[i - 1] == B[j - 1]\\ 0,其他\\ \end{cases} dp[i][j]={1+dp[i1][j1]A[i1]==B[j1]0 第 3 步:考虑初始化

    我们专门让索引为 0 的行和列表示空串,dp[0][..] 和 dp[..][0] 都应该初始化为 0,这就是 base case。

    比如说,按照刚才 dp 数组的定义,dp[0][3]=0 的含义是:对于元素 null和 2,其 LRS 的长度为 0。因为有一个元素是空,它们的最长重复元素的长度显然应该是 0。

    第 4 步:考虑输出 这种定义之下,这里要注意,不能返回最后一个状态值;状态数组 dp 的最大值才是最后要输出的值。

    代码实现:

    class Solution { public int findLength(int[] A, int[] B) { int len1 = A.length; int len2 = B.length; int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1]; int ans = 0; for (int i = 1; i <= len1; i++) { for (int j = 1; j <= len2; j++) { if (A[i-1] == B[j-1]) { dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1; } else { dp[i][j] = 0; } ans = Math.max(ans,dp[i][j]); } } return ans; } }

    复杂度分析:

    时间复杂度: O ( l e n 1 ∗ l e n 2 ) O(len1 * len2) O(len1len2)。空间复杂度: O ( l e n 1 ∗ l e n 2 ) O(len1 * len2) O(len1len2)
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