原题链接:
673. 最长递增子序列的个数
https://leetcode.cn/problems/number-of-longest-increasing-subsequence/description/
完成情况:
解题思路:
方法一:动态规划
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-669875.html
方法二:贪心 + 前缀和 + 二分查找
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-669875.html
参考代码:
__673最长递增子序列的个数__动态规划
package 西湖算法题解___中等题;
public class __673最长递增子序列的个数__动态规划 {
public int findNumberOfLIS(int[] nums) {
//给定一个未排序的整数数组 nums , 返回最长递增子序列的个数 。
//注意: 这个数列必须是 严格 递增的。严格大于。
//注意是返回最长递增子序列的个数
/**
每一个最长递增,都与之前的长度有关
*/
int numsLength = nums.length,maxLen = 0,res = 0;
int dp_findNumberOfLIS [] = new int[numsLength];
int count [] = new int[numsLength];
for (int i = 0;i<numsLength;i++){
dp_findNumberOfLIS[i] = 1;
count[i] = 1;
for (int j=0;j<i;j++){
if (nums[i] > nums[j]){
if (dp_findNumberOfLIS[j] + 1 > dp_findNumberOfLIS[i]){
dp_findNumberOfLIS[i] = dp_findNumberOfLIS[j] + 1;
count[i] = count[j]; //重置计数
} else if (dp_findNumberOfLIS[j]+1 == dp_findNumberOfLIS[i]) {
count[i]+=count[j];
}
}
}
if (dp_findNumberOfLIS[i] > maxLen){
maxLen = dp_findNumberOfLIS[i];
res = count[i]; //重制计数
} else if (dp_findNumberOfLIS[i] == maxLen) {
res += count[i];
}
}
return res;
}
}
__673最长递增子序列的个数__贪心_前缀和_二分查找
package 西湖算法题解___中等题;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class __673最长递增子序列的个数__贪心_前缀和_二分查找 {
public int findNumberOfLIS(int[] nums){
List<List<Integer>> d = new ArrayList<List<Integer>>();
List<List<Integer>> cnt = new ArrayList<List<Integer>>();
for (int v : nums){
int i = myBinarySearch1(d.size(),d,v);
int c = 1;
if (i > 0){
int k = myBinarySearch2(d.get(i-1).size(),d.get(i-1),v);
c = cnt.get(i-1).get(cnt.get(i-1).size()-1) - cnt.get(i-1).get(k);
}
if (i == d.size()){
List<Integer> dList = new ArrayList<Integer>();
dList.add(v);
d.add(dList);
List<Integer> cntList = new ArrayList<Integer>();
cntList.add(0);
cntList.add(c);
cnt.add(cntList);
}else {
d.get(i).add(v);
int cntSize = cnt.get(i).size();
cnt.get(i).add(cnt.get(i).get(cntSize-1)+c);
}
}
int size1 = cnt.size(),size2 = cnt.get(size1-1).size();
return cnt.get(size1 - 1).get(size2-1);
}
/**
*
* @param n
* @param list
* @param target
* @return
*/
private int myBinarySearch2(int n, List<Integer> list, int target) {
int left = 0,right = n;
while (left < right){
int mid = (left + right) /2;
if (list.get(mid) < target){
right = mid;
}else {
left = mid + 1;
}
}
return left;
}
/**
*
* @param n
* @param d
* @param target
* @return
*/
private int myBinarySearch1(int n, List<List<Integer>> d, int target) {
int left = 0,right = n;
while (left < right){
int mid = (left + right) /2;
List<Integer> list = d.get(mid);
if (list.get(list.size() - 1) >= target){
right = mid;
}else {
left = mid + 1;
}
}
return left;
}
}
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