LeetCode刷题 | Day 2 最长严格递增或递减子列表(Longest Increasing or Decreasing SubList)

本文主要是介绍LeetCode刷题 | Day 2 最长严格递增或递减子列表(Longest Increasing or Decreasing SubList),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

LeetCode刷题 | Day 2 最长严格递增或递减子列表(Longest Increasing Decreasing SubList)


文章目录

  • LeetCode刷题 | Day 2 最长严格递增或递减子列表(Longest Increasing Decreasing SubList)
  • 前言
  • 一、题目概述
  • 二、解题方法
    • 2.1 动态规划思想
      • 2.1.1 思路讲解
      • 2.1.2 伪代码 + 逐步输出示例
      • 2.1.3 Python代码如下
      • 2.1.4 C++代码如下
  • 三、英语词汇


前言

LeetCode位置:3105. 最长的严格递增或递减子数组

日常刷题,维持手感,同步学习英语,刷题顺序参考B站UP@justyyuk的系列视频,感兴趣的点波关注。
学海无涯,大路千万,感恩此程,彼此真诚陪伴!
在这里插入图片描述
Ps:第一次刷到的道友留步,这里拉齐一下信息。文章主要记录视频中的主要内容,算法思路会按照个人理解,用伪代码+举例每步输出的方式呈现。代码部分会以Python和C++语法进行呈现。文章最后会总结一些英语词汇。OK,就啰嗦这么多,开始进步[干杯🐱‍👓]


一、题目概述

本题与UP主justyyuk的题目不同(UP主题目:最长严格递增然后递减子列表),但解题思路类似(最后一步不同),故这里以LeetCode为主。
Day2题目

输入:nums列表
输出:最长严格递增然后递减子列表长度

PS:

  1. 子序列 (Subsequence):

    • 子序列是通过从原始序列中删除一些或不删除任何元素且不改变剩余元素顺序而得到的序列。
    • 例子:对于序列 [1, 2, 3, 4],[1, 3, 4] 和 [2, 4] 是子序列。
    • 注意:[1, 4, 3] 不是 子序列,因为顺序改变了。
  2. 子列表 (Sublist)

    • 子列表是列表的连续部分,意味着元素必须是连续的。
    • 例子:对于列表 [1, 2, 3, 4],[2, 3] 和 [1, 2, 3]是子列表。
    • 注意:[1, 3] 不是 子列表,因为它不是连续的。
  3. 子数组 (Subarray):

    • 类似于子列表,子数组是数组的连续部分。
    • 例子:对于数组 [1, 2, 3, 4],[2, 3] 和 [1, 2, 3] 是子数组。
    • 注意:[1, 3] 不是 子数组,因为它不是连续的。
  • 在许多情况下,当数据结构是数组或列表时,“子列表”和“子数组”可以互换使用,但“子数组”一词专门用于数组。

二、解题方法

2.1 动态规划思想

2.1.1 思路讲解

Ps: 动态规划(Dynamic Programming)特征
- 最优子结构:
- 动态规划要求问题具有最优子结构性质,即问题的最优解包含其子问题的最优解。
- 重叠子问题:
- 动态规划需要问题具有重叠子问题性质,即不同的子问题在求解时会重复出现。
- 状态转移方程:
- 动态规划通过状态转移方程将问题分解为子问题,并通过子问题的解来推导原问题的解。
- 全局最优解:
- 动态规划通过考察所有可能的子问题组合来确保找到全局最优解。
- 记忆化或表格法:
- 动态规划通常使用记忆化搜索或自底向上的表格法来避免重复计算。

  • 动态规划策略

    • 分别计算数组中每个位置的单调递增和单调递减子数组的长度,最终得到最长单调子数组的长度。
  • 具体步骤

    • 使用两个数组 inc 和 dec,分别存储每个位置上最长单调递增和单调递减子数组的长度,初始值均为 1。
    • 从前往后遍历 nums 数组,若当前元素大于前一个元素,则当前位置的递增长度等于前一个位置的递增长度加一。
    • 从后往前遍历 nums 数组,若当前元素大于后一个元素,则当前位置的递减长度等于后一个位置的递减长度加一。
    • 最终结果为 inc 和 dec 两个数组中的最大值,即最长的单调子数组长度。

2.1.2 伪代码 + 逐步输出示例

# 伪代码示例
函数 longestMonotonicSubarray(nums):n = nums 的长度初始化 inc 数组为 [1] * n初始化 dec 数组为 [1] * n对于 i 从 1 到 n-1:如果 nums[i] > nums[i-1]:inc[i] = inc[i-1] + 1对于 i 从 n-20:如果 nums[i] > nums[i+1]:dec[i] = dec[i+1] + 1ans = inc 和 dec 数组中的最大值返回 ans# 逐步输出示例
输入: nums = [1, 2, 2, 3, 2, 1, 4]
步骤:
1. n = 7
2. 初始化 inc 数组为 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
3. 初始化 dec 数组为 [1, 1, 1, 1, 1, 1

这篇关于LeetCode刷题 | Day 2 最长严格递增或递减子列表(Longest Increasing or Decreasing SubList)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1030493

相关文章

Python如何计算两个不同类型列表的相似度

《Python如何计算两个不同类型列表的相似度》在编程中,经常需要比较两个列表的相似度,尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时,下面小编就来讲讲如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度吧... 目录摘要引言数字类型相似度欧几里得距离曼哈顿距离字符串类型相似度Levenshtein距离Jaccard相

最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式

《最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式》本文详细介绍了最长公共子序列(LCS)问题,包括其概念、暴力解法、动态规划解法,并提供了Java代码实现,暴力解法虽然简单,但在大数据处理中效率较低,... 目录最长公共子序列问题概述问题理解与示例分析暴力解法思路与示例代码动态规划解法DP 表的构建与意义动

关于最长递增子序列问题概述

《关于最长递增子序列问题概述》本文详细介绍了最长递增子序列问题的定义及两种优化解法:贪心+二分查找和动态规划+状态压缩,贪心+二分查找时间复杂度为O(nlogn),通过维护一个有序的“尾巴”数组来高效... 一、最长递增子序列问题概述1. 问题定义给定一个整数序列,例如 nums = [10, 9, 2

Redis存储的列表分页和检索的实现方法

《Redis存储的列表分页和检索的实现方法》在Redis中,列表(List)是一种有序的数据结构,通常用于存储一系列元素,由于列表是有序的,可以通过索引来访问元素,因此可以很方便地实现分页和检索功能,... 目录一、Redis 列表的基本操作二、分页实现三、检索实现3.1 方法 1:客户端过滤3.2 方法

Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件

《Python实现将实体类列表数据导出到Excel文件》在数据处理和报告生成中,将实体类的列表数据导出到Excel文件是一项常见任务,Python提供了多种库来实现这一目标,下面就来跟随小编一起学习一... 目录一、环境准备二、定义实体类三、创建实体类列表四、将实体类列表转换为DataFrame五、导出Da

Python中列表的高级索引技巧分享

《Python中列表的高级索引技巧分享》列表是Python中最常用的数据结构之一,它允许你存储多个元素,并且可以通过索引来访问这些元素,本文将带你深入了解Python列表的高级索引技巧,希望对... 目录1.基本索引2.切片3.负数索引切片4.步长5.多维列表6.列表解析7.切片赋值8.删除元素9.反转列表

哈希leetcode-1

目录 1前言 2.例题  2.1两数之和 2.2判断是否互为字符重排 2.3存在重复元素1 2.4存在重复元素2 2.5字母异位词分组 1前言 哈希表主要是适合于快速查找某个元素(O(1)) 当我们要频繁的查找某个元素,第一哈希表O(1),第二,二分O(log n) 一般可以分为语言自带的容器哈希和用数组模拟的简易哈希。 最简单的比如数组模拟字符存储,只要开26个c

poj3261(可重复k次的最长子串)

题意:可重复k次的最长子串 解题思路:求所有区间[x,x+k-1]中的最小值的最大值。求sa时间复杂度Nlog(N),求最值时间复杂度N*N,但实际复杂度很低。题目数据也比较水,不然估计过不了。 代码入下: #include<iostream>#include<algorithm>#include<stdio.h>#include<math.h>#include<cstring

poj 3974 and hdu 3068 最长回文串的O(n)解法(Manacher算法)

求一段字符串中的最长回文串。 因为数据量比较大,用原来的O(n^2)会爆。 小白上的O(n^2)解法代码:TLE啦~ #include<stdio.h>#include<string.h>const int Maxn = 1000000;char s[Maxn];int main(){char e[] = {"END"};while(scanf("%s", s) != EO

day-51 合并零之间的节点

思路 直接遍历链表即可,遇到val=0跳过,val非零则加在一起,最后返回即可 解题过程 返回链表可以有头结点,方便插入,返回head.next Code /*** Definition for singly-linked list.* public class ListNode {* int val;* ListNode next;* ListNode() {}*