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300. 最长上升子序列

300. 最长上升子序列

作者: 人一己千 | 来源:发表于2020-03-14 15:12 被阅读0次

    题目

    给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。

    示例:

    输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]
    

    输出: 4
    解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。
    说明:

    可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。
    你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。
    进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗?

    来源:力扣(LeetCode)
    链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence
    著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。

    解法

    动态规划

    最简单的动态规划,一个一个读入数据,维护一个数组代表该数字读入后,目前最长的上升子序列有多长。转移条件是:
    当前面的数字比当前数字小,那些数字对应的长度里面,最大的数字+1。
    举个例子,[9,2,5,3,7,101,18]中:

    初始状况
    nums = []
    length = []
    --------------------
    第一步:
    nums = [9]
    length = [1]
    --------------------
    第二步:
    nums = [9,2]
    length = [1,1]
    假如nums只有这两个,那么能找出的最长上升串只有9或者2,也就是长度为1.
    --------------------
    第三步:
    nums = [9,2,5]
    length = [1,1,2]
    比5大的只有2,那么5对应的长度就是在数字2对应的长度+1,这时候最长串是`2,5`
    --------------------
    第四步:
    nums = [9,2,5,3]
    length = [1,1,2,2]
    --------------------
    第五步:
    nums = [9,2,5,3,7]
    length = [1,1,2,2,3]
    以此类推
    

    代码部分:

    class Solution:
        def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:
            length = [1]*len(nums)
            max_length = 0
            for i in range(len(nums)):
                pre_max = 0
                for j in range(i):
                    if nums[j] < nums[i] and pre_max < length[j]:
                        pre_max = length[j]
                length[i] = pre_max +1
                if length[i] > max_length:max_length=length[i]
            return max_length
    

    贪心+二分

    这个解释起来麻烦一点,基本是也是动态规划的改进版。不过这个时候维护的列表不是读到某个字符时最长串的长度,而是目前最长串是什么样。比如[1,2,9,10,5,6,7,8]最长串为[1,2,5,6,7,8]。在计算过程中我们并不知道最长串是什么样,但是我们可以根据目前的条件完善最长串。解释不易,看个例子就都懂了。

    第1步:
    目前的数组:[1]
    维护的最长串:[1]
    -------------------
    第2步:
    目前的数组:[1,2]
    维护的最长串:[1,2]
    -------------------
    第3步:
    目前的数组:[1,2,9]
    维护的最长串:[1,2,9]
    -------------------
    第4步:
    目前的数组:[1,2,9,10]
    维护的最长串:[1,2,9,10]
    -------------------
    第5步:
    目前的数组:[1,2,9,10,5]
    维护的最长串:[1,2,5,10]
    这一步划重点!读到5的时候,我们可以知道实际上的最长串还是[1,2,9,10]这四个数字。
    但是,后面的5意味着,如果后面有很多介于5到9之间的数字,实际上最后的答案会变成[1,2,5,6...]。
    如果后面都是一些极大的数,最后的最长串还是[1,2,9,10,...]。
    但是目前在这一步并不确定后面有什么的情况下,我们把5插入到维护的最长串中,替换掉一个比它大但是最接近5的数。
    实际上这并不是此时的最长串,但是答案要求的仅仅是长度,而替换并不改变最长串的长度。
    这样的插入好处在于:如果后面还有在5-10中间的数字,那么我们可以用那个数字把10替换掉,然后逐步替换成正确的答案。
    实际上这个5还有另一种解释,5排在第三个位置,如果我们从当前已知的数组中找出长度为3的子串,有[1,2,9] [1,2,5] [1,2,10],[2,9,10].而5是这些里面最小的数字。
    -------------------
    第6步:
    目前的数组:[1,2,9,10,5,6]
    维护的最长串:[1,2,5,6]
    -------------------
    第7步:
    目前的数组:[1,2,9,10,5,6,7]
    维护的最长串:[1,2,5,6,7]
    -------------------
    依次到最后。
    

    实际上维护的最长串是个递增的数组,这样插入(替换)的时候就可以用二分法查找。

    代码:

    class Solution(object):
        def lengthOfLIS(self, nums):
            """
            :type nums: List[int]
            :rtype: int
            """
            
            if not nums:
                return 0
            string = [nums[0]]
            for num in nums:
                # 二分法查找插入点
                i, j = 0,len(string)
                while i < j  :
                    m = (i+j)//2
                    if string[m] < num: i = m+1 # 替换更大的数字,所以可以+1,不然可能死循环
                    else: j = m
                if i >= len(string): string.append(num)
                else: string[i] = num
            return len(string)
    

    总结

    用在长度为i的子串末尾的数字来作为表格很关键。

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