❓1035. 不相交的线
难度:中等
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:
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, nums2.length <= 500
- 1 <= nums1[i], nums2[j] <= 2000
💡思路:动态规划
由于连线不能相交,则可以只看nums2
的第 i
个数字 和 nums1
的第 j
个数字:
-
如果相等,则可以直接相连:此时
nums2
的前i
个数字 和nums1
的前j
个数字的连线数等于nums2
的前i - 1
个数字 和nums1
的前j - 1
个数字的连线数+ 1
; -
如果不相等,则不能连接:可以取
nums2
的前i - 1
个数字 和nums1
的前j
个数字的连线数,或nums2
的前i
个数字 和nums1
的前j - 1
个数字的连线数 ,取两者最大值。
根据上述分析我们定义二维dp
数组,dp[i][j]
表示数组nums2
的前 i
个数字 和 nums1
的前 j
个数字可以绘制的最大连线数, 举例如下:
- 如果
nums2[i]
等于nums1[j]
,nums2[i]
可以与nums1[j]
相连,也可以不连,则状态转移公式为:
d p [ i ] [ j ] = d p [ i − 1 ] [ j − 1 ] + 1 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 dp[i][j]=dp[i−1][j−1]+1 - 如果
nums2[i]
不等于nums1[j]
,则状态转移公式为:
d p [ i ] [ j ] = m a x ( d p [ i − 1 ] [ j ] , d p [ i ] [ j − 1 ] ) dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) dp[i][j]=max(dp[i−1][j],dp[i][j−1])
⭐️ 空间优化:
由于dp[i][j]
只与上一行和当前行有关系,所以可以进行空间优化,只需要两个一维数组 dp[2][j]
即可,一个保存当前行,另一个保存当前行的上一行,状态转移公式为:
-
nums2[i]
等于nums1[j]
:
d p [ s e c ] [ j ] = d p [ f i r ] [ j − 1 ] + 1 dp[sec][j] = dp[fir][j-1] + 1 dp[sec][j]=dp[fir][j−1]+1 -
nums2[i]
不等于nums1[j]
,:
d p [ s e c ] [ j ] = m a x ( d p [ f i r ] [ j ] , d p [ s e c ] [ j − 1 ] ) dp[sec][j] = max(dp[fir][j], dp[sec][j-1]) dp[sec][j]=max(dp[fir][j],dp[sec][j−1])
行号 fir
和sec
交替变换。
🍁代码:(Java、C++)
Java
class Solution {
public int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums2.length;
int m = nums1.length;
int[][] dp = new int[n + 1][m + 1];
for(int i = 1; i <= n; i++){
for(int j = 1; j <= m; j++){
if(nums1[j - 1] == nums2[i - 1]){
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
}
else{
dp[i][j] = dp[i][j - 1] > dp[i - 1][j] ? dp[i][j - 1] : dp[i - 1][j];
}
}
}
return dp[n][m];
}
}
C++
class Solution {
public:
int maxUncrossedLines(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums2.size();
int m = nums1.size();
vector<vector<int>>dp(n + 1, vector<int>(m + 1));
for(int i = 1; i <= n; i++){
for(int j = 1; j <= m; j++){
if(nums1[j - 1] == nums2[i - 1]){
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
}
else{
dp[i][j] = dp[i][j - 1] > dp[i - 1][j] ? dp[i][j - 1] : dp[i - 1][j];
}
}
}
return dp[n][m];
}
};
⭐️空间优化
Java
class Solution {
public int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) {
int n = nums2.length;
int m = nums1.length;
int[][] dp = new int[2][m + 1];
int fir = 0, sec = 1;
for(int i = 1; i <= n; i++){
for(int j = 1; j <= m; j++){
if(nums1[j - 1] == nums2[i - 1]){
dp[sec][j] = dp[fir][j - 1] + 1;
}
else{
dp[sec][j] = dp[sec][j - 1] > dp[fir][j] ? dp[sec][j - 1] : dp[fir][j];
}
}
int tmp = fir;
fir = sec;
sec = tmp;
}
return Math.max(dp[0][m], dp[1][m]);
}
}
C++
class Solution {
public:
int maxUncrossedLines(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
int n = nums2.size();
int m = nums1.size();
vector<vector<int>>dp (2, vector<int>(m + 1));
int fir = 0, sec = 1;
for(int i = 1; i <= n; i++){
for(int j = 1; j <= m; j++){
if(nums1[j - 1] == nums2[i - 1]){
dp[sec][j] = dp[fir][j - 1] + 1;
}
else{
dp[sec][j] = dp[sec][j - 1] > dp[fir][j] ? dp[sec][j - 1] : dp[fir][j];
}
}
int tmp = fir;
fir = sec;
sec = tmp;
}
return max(dp[0][m], dp[1][m]);
}
};
🚀 运行结果:
🕔 复杂度分析:
-
时间复杂度:
O
(
m
∗
n
)
O(m*n)
O(m∗n),其中
m
为数组nums1
的长度,n
为数组nums2
的长度。 -
空间复杂度:
O
(
m
)
O(m)
O(m),空间优化只需
2 * m
的空间,优化前的空间复杂度为 O ( m ∗ n ) O(m*n) O(m∗n)。
题目来源:力扣。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-451508.html
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