算法 LC 动态规划 - 最大递增子序列

题目描述

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 。

示例 2:
输入:nums = [0,1,0,3,2,3]
输出:4

示例 3:
输入:nums = [7,7,7,7,7,7,7]
输出:1

题解

思路1:动态规划

定义dp[i]为以i元素结尾的最长递增子序列的长度

我们从小到大计算dp数组的值,在计算dp[i]之前,我们已经计算出dp[0…i−1] 的值,则状态转移方程为
dp[i] = max(dp[j]) + 1 (0<=j<i 且 num[i]>nums[j])
边界条件:dp[0] = 1

// OC
+ (int)lengthOfLIS1:(NSArray *)nums {
    int n = (int)nums.count;
    int dp[n];
    dp[0] = 1;
    int res = 1;
    for (int i=1; i<n; i++) {
        int tempLen = 1;
        for (int j=0; j<i; j++) {
            if ([nums[i] intValue] > [nums[j] intValue]) {
                tempLen = MAX(tempLen, dp[j]+1);
            }
        }
        dp[i] = tempLen;
        if (dp[i] > res) {
            res = dp[i];
        }
    }
    return res;
    
}
// Swift
    static public func lengthOfLIS1(_ nums:[Int]) -> Int {
        let n = nums.count
        var dp = Array(repeating: 1, count: n)
        var res = 1
        for i in 1..<n {
            for j in 0..<i {
                if nums[i] > nums[j] {
                    dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
                }
            }
            if res < dp[i] {
                res = dp[i]
            }
        }
        return res
        
    }

思路2:贪心算法+二分法查找

想获得最长递增子序列,我们需要让递增子序列上升得尽可能的慢,也就是说每次在递增子序列最后加上的那个数尽可能的小

定义dp[len]为长度为len的递增子序列末尾最小元素,边界条件:dp[1] = nums[0]

d[len]是关于len单调递增的

对于任意长度为i的递增子序列(末尾元素为x),我们在末尾删除一个元素,都可以得到一个长度为i-1的递增子序列(末尾元素为y),很明显y<x。
dp[i] 表示长度为i的递增子序列的最小元素,即dp[i] = min(x0,x1,x2...),dp[i-1] 表示长度为i-1的递增子序列的最小元素,即dp[j] = min(y0,y1,y2...),又由于x0>y0,x1>y1,...,则dp[i]>dp[i-1]
因而d[len]是关于len单调递增的。

我们从小遍历数组nums,比较nums[i]和dp[len],更新len和dp[len]
如果nums[i] > dp[len],表示当前长度len的递增子序列的末尾元素小于nums[i],则len=len+1,dp[len] = nums[i];
如果nums[i] < dp[len],则在dp数组中查找,找到一个k(0<k<=len),dp[k-1]<nums[i]<dp[k],更新dp[k] = nums[i],如果找不到k,则说明所有dpj都比nums[i],则更新dp[0] = nums[i]

在nums[i] < dp[len],查找k的过程中,由于dp是单调递增的,我们可以通过二分法查找,即查找第一个比nums[i]小的数d[k],更新d[k+1]=nums[i]

// OC
+ (int)lengthOfLIS2:(NSArray *)nums {
    int n = (int)nums.count;
    if (n<=1) {
        return n;
    }
    // dp[len]为长度为len的递增子序列末尾最小元素,边界条件:dp[1] = nums[0]
    int dp[n];
    dp[1] = [nums[0] intValue];
    int len = 1;
    for (int i=1; i<n; i++) {
        if ([nums[i] intValue] > dp[len]) {
            len ++;
            dp[len] = [nums[i] intValue];
        }else{
            int left = 1;
            int right = len;
            int pos = 0;
            // 二分法查找第一个小于nums[i]的k
            while (left <= right) {
                int mid = (left+right)/2;
                if ([nums[mid] intValue] < [nums[i] intValue]) {
                    pos = mid;
                    left = mid+1;
                }else{
                    right = mid-1;
                }
            }
            
            dp[pos+1] = [nums[i] intValue];
        }
    }
    return len;
}
// Swift
    static public func lengthOfLIS2(_ nums:[Int]) -> Int {
        
        if nums.count <= 1 {return nums.count}
        
        let n = nums.count
        var dp = Array(repeating: -1, count: n+1)
        
        var len = 1
        dp[1] = nums[0]
        
        for i in 1..<n {
            if nums[i] > dp[len] {
                len += 1
                dp[len] = nums[i]
            }else{
                var l=1
                var r=len
                var pos = 0
                while l<=r {
                    let mid = (l+r)/2
                    if dp[mid] < nums[i] {
                        pos = mid
                        l = mid+1
                    }else{
                        r = mid-1
                    }
                }
                dp[pos+1] = nums[i]
            }
        }

        return len
        
    }

参考:https://leetcode-cn.com/leetbook/read/top-interview-questions-medium/xwhvq3/
https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/solution/zui-chang-shang-sheng-zi-xu-lie-by-leetcode-soluti/

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