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【博客718】时序数据库基石：LSM Tree(log-structured merge-tree)

时序数据库基石：LSM Tree(log-structured merge-tree) 1、为什么需要LSM Tree LSM被设计来提供比传统的B+树更好的写操作吞吐量，通过消去随机的本地更新操作来达到这个目标，使得写入都是顺序写，而不是随机写。那么为什么这是一个好的方法呢？这个问题的本质还是磁盘随机操作慢，顺序读写快的老问题。这二种操作存在巨大的差距，无论是磁盘还是SSD。 2、LSM

第五十天进入子序列问题 | 300.最长递增子序列 674.最长连续递增序列 718.最长重复子数组

题目：300.最长递增子序列 1.dp数组的定义：以nums[i]为结尾的最长递增子序列的长度为什么一定表示 “以nums[i]结尾的最长递增子序” ，因为我们在做递增比较的时候，如果比较 nums[j] 和 nums[i] 的大小，那么两个递增子序列一定分别以nums[j]为结尾和 nums[i]为结尾，要不然这个比较就没有意义了，不是尾部元素的比较那么如何算

代码随想录算法训练营Day51 | 300.最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组

代码随想录算法训练营Day51 | 300.最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组 LeetCode 300.最长递增子序列题目链接：LeetCode 300.最长递增子序列思路：选取最长子序列，并收集 class Solution {public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {int n = nums.siz

【算法刷题day52】Leetcode：300. 最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组

文章目录 Leetcode 300. 最长递增子序列解题思路代码总结 Leetcode 674. 最长连续递增序列解题思路代码总结 Leetcode 718. 最长重复子数组解题思路代码总结草稿图网站 java的Deque Leetcode 300. 最长递增子序列题目：300. 最长递增子序列解析：代码随想录解析解题思路 dp数组的含义是以该元素为结尾的

代码随想录算法训练营第五十二天|300.最长递增子序列，674. 最长连续递增序列，718. 最长重复子数组

目录 300.最长递增子序列思路代码 674. 最长连续递增序列思路代码 718. 最长重复子数组思路代码 300.最长递增子序列题目链接：300.最长递增子序列文档讲解：代码随想录视频讲解：动态规划之子序列问题，元素不连续！| LeetCode：300.最长递增子序列思路 dp数组dp[i]表示i（包括i）以内的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。

代码随想录第52天|300.最长递增子序列 718. 最长重复子数组

300.最长递增子序列 300. 最长递增子序列 - 力扣（LeetCode）代码随想录 (programmercarl.com) 动态规划之子序列问题，元素不连续！| LeetCode：300.最长递增子序列_哔哩哔哩_bilibili 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

代码随想录算法训练营DAY50|C++动态规划Part11|300.最长递增子序列、674.最长连续递增序列、718.最长重复子数组

文章目录 300.最长递增子序列思路CPP代码 674.最长连续递增序列思路CPP代码 718.最长重复子数组思路CPP代码 300.最长递增子序列力扣题目链接文章讲解：300.最长递增子序列视频链接：动态规划之子序列问题，元素不连续！| LeetCode：300.最长递增子序列可以删除或不删除某些元素，保证数组原有的顺序，然后求最长的递增子序列。这是典型的

Day51:动态规划 LeedCode 300.最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组

300. 最长递增子序列中等相关标签相关企业给你一个整数数组 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

动态规划 Leetcode 718 最长重复子数组

最长重复子数组 Leetcode 718 学习记录自代码随想录要点：1.想到dp数组二维表达的含义； 2.想到正确初始化dp数组， f o r ( i n t i = 0 ; i < m ; i + + ) i f ( n u m s 1 [ i ] = = n u m s 2 [ 0 ] ) d p [ i ] [ 0 ] = 1 f o r ( i n t j = 0 ; j < n

力扣 718. 最长重复子数组

题目来源：https://leetcode.cn/problems/maximum-length-of-repeated-subarray/description/ C++题解（思路来源代码随想录）：动态规划确定dp数组（dp table）以及下标的含义。dp[i][j] ：以下标i - 1为结尾的A，和以下标j - 1为结尾的B，最长重复子数组长度为dp[i][j]。递推公式：当A[i

草稿代码随想录算法训练营第day52|300.最长递增子序列、 674. 最长连续递增序列、 718. 最长重复子数组

目录 300.最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组 300.最长递增子序列力扣题目链接 (opens new window) 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

代码随想录算法训练营Day52 ||leetCode 300.最长递增子序列 || 674. 最长连续递增序列 || 718. 最长重复子数组

300.最长递增子序列 class Solution {public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {if (nums.size() <= 1) return nums.size();vector<int> dp(nums.size(), 1);int result = 0;for (int i = 1; i < nums.size(

【动态规划】代码随想录算法训练营第五十二天 |300.最长递增子序列， 674. 最长连续递增序列，718. 最长重复子数组（待补充）

300.最长递增子序列 1、题目链接：. - 力扣（LeetCode） 2、文章讲解：代码随想录 3、题目：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

力扣● 300.最长递增子序列 ● 674. 最长连续递增序列 ● 718. 最长重复子数组

● 300.最长递增子序列 1.dp数组含义。dp[i]：以nums[i]为结尾的递增子序列的最大长度。注意一定是以nums[i]结尾，如果dp[i]定义错误的话，暴力也不知道咋整。 2.递推公式。这道题与背包的单词划分比较像，一个单层循环是弄不出来的，外层循环i，内层循环j。即当前下标i的递增子序列长度，其实和i之前的下表j的子序列长度有关系。准确的说，i的递增子序列长度就是由[0,i-

2021-12-29 718. 最长重复子数组（动态规划）

注：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 题解：确定dp数组（dp table）以及下

LeetCode 第51天 | 300. 最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组动态规划

300. 最长递增子序列用当前值与之前的左右值比较，如果大于前面的值，那么就可以用前面的dp加上长度一（当前值本身长度）。就是前面的值大小记录下来，后面会用的到，到dp[i]的点记录了dp[i]之前的局部最长子序列，那么如果后续遍历到的值严格大于该值的话，就可以动态更新后面的值了。解决局部问题记录状态，解决全局问题就可以利用局部解的值来优化全局解。 class Solution {publi

代码随想录算法训练营第五十二天丨300. 最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组

300. 最长递增子序列动规：妥妥O(n^2)的动规 dp[i]表示以i结尾的LIS，初始化都为1。当nums[i + 1]加入进来，就要去找0-i中比nums[i + 1]小的nums[j], 并且更新dp[i+1]为dp[j] + 1和他自己较大的一个。 class Solution:def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:n

代码随想录算法训练营Day52 | 300.最长递增子序列、674.最长连续递增序列、718.最长重复子数组

300.最长递增子序列这题的重点是DP数组的定义，子序列必须以nums[i]为最后一个元素，这样dp数组中后面的元素才能与前面的元素进行对比 1、DP数组定义：dp[i]表示以nums[i]为最后一个元素的最长递增子序列长度 2、DP数组初始化：全部初始化为1（子序列最少也有自身一个） 3、递推公式：与 i 前所有元素进行对比，如果nums[i] > nums[j]，那么更新dp[i]

【LeetCode】718. 最长重复子数组（中等）——代码随想录算法训练营Day52

题目链接：718. 最长重复子数组题目描述给两个整数数组 nums1 和 nums2 ，返回两个数组中公共的、长度最长的子数组的长度。示例 1：输入：nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,7]输出：3解释：长度最长的公共子数组是 [3,2,1] 。示例 2：输入：nums1 = [0,0,0,0,0], nums2 = [

代码随想录算法训练营Day52|300.最长递增子序列、674. 最长连续递增序列、718. 最长重复子数组

300.最长递增子序列题目链接：300.最长递增子序列文档链接：300.最长递增子序列视频链接：动态规划之子序列问题，元素不连续！| LeetCode：300.最长递增子序列 C++实现 class Solution {public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {if(nums.size() <= 1) return nums.size

代码随想录算法训练营第55天 | 300.最长递增子序列 + 674.最长连续递增序列 + 718.最长重复子数组

今日任务 300.最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组 300.最长递增子序列 - Medium 题目链接：力扣（LeetCode）官网 - 全球极客挚爱的技术成长平台给你一个整数数组 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,

代码随想录算法训练营第五十六天|300.最长递增子序列， 674. 最长连续递增序列，718. 最长重复子数组

300.最长递增子序列今天开始正式子序列系列，本题是比较简单的，感受感受一下子序列题目的思路。视频讲解：动态规划之子序列问题，元素不连续！| LeetCode：300.最长递增子序列_哔哩哔哩_bilibili 代码随想录 class Solution {public int lengthOfLIS(int[] nums) {//1.dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结

Leetcode 718 最长重复子数组

题意理解：给两个整数数组 nums1 和 nums2 ，返回两个数组中公共的、长度最长的子数组的长度。如： nums1 = [1,2,3,2,1], nums2 = [3,2,1,4,7] 则最长重复子序列为： 321 长度为3 这里采用动态规划解决这个问题。最长公共子序列，涉及从n

Day46 300最长递增子序列 674最长连续递增子序列 718最长重复子数组 1143最长公共子序列

300 最长递增子序列给你一个整数数组 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。本题利用两个循环，外层循环 i 和内层循环 j，dp【j】表示 i 之内最长递增子序列长度，如果nums【i】> nums【j】, 那么就让dp

【算法与数据结构】718、1143、LeetCode最长重复子数组最长公共子序列

文章目录一、718、最长重复子数组二、1143、最长公共子序列三、完整代码所有的LeetCode题解索引，可以看这篇文章——【算法和数据结构】LeetCode题解。一、718、最长重复子数组思路分析：第一步，动态数组的含义。 d p [ i ] [ j ] dp[i][j] dp[i][j]代表以下标 i − 1 i - 1 i−1为结尾的nums1，

算法训练营第五十二天|300.最长递增子序列 674. 最长连续递增序列 718. 最长重复子数组

目录 Leetcode300.最长递增子序列Leetcode674. 最长连续递增序列Leetcode718. 最长重复子数组 Leetcode300.最长递增子序列文章链接：代码随想录题目链接：300.最长递增子序列思路：数组存在就至少为一，dp元素初始化为1 class Solution {public:int lengthOfLIS(vector<int>