0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

LCS 模型:求「最值问题」只需要确保「不漏」即可|Java



题目描述

这是 LeetCode 上的 ​​1035. 不相交的线​​ ,难度为 中等

Tag : 「最长公共子序列」、「序列 DP」、「LCS」

在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。

现在,可以绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线,这些直线需要同时满足满足:

  • nums1[i] == nums2[j]
  • 且绘制的直线不与任何其他连线(非水平线)相交。

请注意,连线即使在端点也不能相交:每个数字只能属于一条连线。

以这种方法绘制线条,并返回可以绘制的最大连线数。


示例 1:

LCS 模型:求「最值问题」只需要确保「不漏」即可|Java_连线

输入:nums1 = [1,4,2], nums2 = [1,2,4]

输出:2

解释:可以画出两条不交叉的线,如上图所示。
但无法画出第三条不相交的直线,因为从 nums1[1]=4 到 nums2[2]=4 的直线将与从 nums1[2]=2 到 nums2[1]=2 的直线相交。

示例 2:

输入:nums1 = [2,5,1,2,5], nums2 = [10,5,2,1,5,2]

输出:3

示例 3:

输入:nums1 = [1,3,7,1,7,5], nums2 = [1,9,2,5,1]

输出:2

提示:

  • 1 <= nums1.length <= 500
  • 1 <= nums2.length <= 500
  • 1 <= nums1[i], nums2[i] <= 2000

动态规划

这是一道「​​最长公共子序列(LCS)​​」的轻度变形题。

为了让你更好的与「​​最长公共子序列(LCS)​​」裸题进行对比,我们使用 代指 , 代指 。

对于这类题都使用如下「状态定义」即可:

代表考虑 的前 个字符、考虑 的前 的字符,形成的最长公共子序列长度。

然后不失一般性的考虑 如何转移。

由于我们的「状态定义」只是说「考虑前 个和考虑前 个字符」,并没有说「一定要包含第 个或者第 个字符」(这也是「最长公共子序列 LCS」与「最长上升子序列 LIS」状态定义上的最大不同)。

我们需要考虑「不包含 ,不包含 」、「不包含 ,包含 」「包含 ,不包含 」、「包含 ,包含 」四种情况:

  • 不包含,不包含:结合状态定义,可以使用进行精确表示。
  • 包含,包含:前提是,可以使用进行精确表示。
  • 不包含,包含:结合状态定义,我们无法直接将该情况表示出来。注意 只是表示「必然不包含 ,但可能包含」的情况,也就是说 其实是该情况与情况 的合集。 但是由于我们求的是「最大值」,只需要确保「不漏」即可保证答案的正确(某些情况被重复参与比较不影响正确性),因此这里直接使用进行表示没有问题。
  • 包含,不包含:与情况同理,直接使用表示没有问题。

就是在上述所有情况中取 而来,由于情况 被 情况 和 情况 所包含,因此我们只需要考虑 、 和 三种状态即可,其中最后一种状态需要满足 前提条件。

因此我们最后的状态转移方程为:

上述分析过程建议加深理解,估计很多同学能 AC 但其实并不知道 LCS 问题的状态转移是包含了「重复状态比较」的。

代码:

class Solution {
public int maxUncrossedLines(int[] s1, int[] s2) {
int n = s1.length, m = s2.length;
int[][] f = new int[n + 1][m + 1];
for (int i = 1; i <= n; i++) {
for (int j = 1; j <= m; j++) {
f[i][j] = Math.max(f[i - 1][j], f[i][j - 1]);
if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) {
f[i][j] = Math.max(f[i][j], f[i - 1][j - 1] + 1);
}
}
}
return f[n][m];
}
}
  • 时间复杂度:
  • 空间复杂度:

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 ​​No.1035​​ 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先将所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:​​github.com/SharingSour…​​

在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

举报

相关推荐

0 条评论