413. 等差数列划分
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如果一个数列 至少有三个元素 ,并且任意两个相邻元素之差相同,则称该数列为等差数列。 例如,[1,3,5,7,9]、[7,7,7,7] 和 [3,-1,-5,-9] 都是等差数列。 给你一个整数数组 nums ,返回数组 nums 中所有为等差数组的 子数组 个数。 子数组 是数组中的一个连续序列。
示例 1: 输入:nums = [1,2,3,4] 输出:3 解释:nums 中有三个子等差数组:[1, 2, 3]、[2, 3, 4] 和 [1,2,3,4] 自身。 示例 2: 输入:nums = [1] 输出:0
状态转移方程
dp[i]:表示以i位置元素为结尾的所有子数组中等差数列的个数
若ABCD为等差数列,而D与B C也能形成等差数列,ABCDE也是一个等差数列
若想求以i为结尾的所有子数组的等差数列的个数, 而子数组是连续的,想要构成等差数列,至少使i位置与 i-1和i-2位置构成等差数列
dp[i]分为两种情况
情况1:i i-1 i-2位置元素 可以构成等差数列
假设i-2位置元素为a,i-1位置元素为b,i位置元素为c 则三者之间的差值相同,即 c-b==b-a
v以a b 为结尾的等差数列 ,由于c 与a b 也能构成等差数列,所以 以 a b c 为结尾也为等差数列 而以 a b为结尾 就相当于 以 b为结尾 即dp[i-1](以i-1位置为结尾的所有等差数列的个数) 而a b c 属于等差数列 ,且不在dp[i-1]的情况之内 ,所以 需要 1
该情况下: dp[i]=dp[i-1] 1
情况2:i i-1 i-2位置元素 不构成等差数列
假设i-2位置元素为a,i-1位置元素为b,i位置元素为c 则三者之间的差值不同 即 c-b不等于b-a
因为子数组是连续的,而a b c不构成等差数列,前面构不构成等差数列就没有意义了 该情况下: dp[i]=0
状态转移方程为: dp[i]= c-b==b-a?dp[i-1] 1:0
完整代码
代码语言:javascript复制class Solution {
public:
int numberOfArithmeticSlices(vector<int>& nums) {
int n=nums.size();
vector<int>dp(n,0);
int i=0;
int sum=0;
for(i=2;i<n;i )
{
//状态转移方程
dp[i]=nums[i]-nums[i-1]==nums[i-1]-nums[i-2]?dp[i-1] 1:0;
sum =dp[i];
}
//返回dp表中所有值之和
return sum;
}
};
由于等差数列要求至少有三个元素,当只有一个/两个元素时,不满足要求,所以dp[0]=0 dp[1]=0
978. 最长湍流子数组
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给定一个整数数组 arr ,返回 arr 的 最大湍流子数组的长度 。 如果比较符号在子数组中的每个相邻元素对之间翻转,则该子数组是 湍流子数组 。 更正式地来说,当 arr 的子数组 A[i], A[i 1], ..., A[j] 满足仅满足下列条件时,我们称其为湍流子数组: 若 i <= k < j : 当 k 为奇数时, A[k] > A[k 1],且 当 k 为偶数时,A[k] < A[k 1]; 或 若 i <= k < j : 当 k 为偶数时,A[k] > A[k 1] ,且 当 k 为奇数时, A[k] < A[k 1]。
示例 1: 输入:arr = [9,4,2,10,7,8,8,1,9] 输出:5 解释:arr[1] > arr[2] < arr[3] > arr[4] < arr[5] 示例 2: 输入:arr = [4,8,12,16] 输出:2
题目解析
B的值比A大,则呈现上升趋势 C的值比B小,则呈现下降趋势 D的值比C大,则呈现上升趋势 则ABCD数组为湍流子数组
状态转移方程
dp[i]:表示 以i位置为结尾的所有子数组中,最长的湍流数组的长度
刚开始分析写出dp[i],但是会发现湍流数组有上升和下降趋势的问题,而dp[i]无法解决,所以再次定义f[i]和g[i]
f[i]:表示以i位置为结尾的所有子数组中,最后呈现上升趋势的最长湍流数组的长度
g[i]:表示以i位置为结尾的所有子数组中,最后呈现下降趋势的最长湍流数组的长度
f[i]状态转移方程
假设i-1位置的元素的值为a,i位置的元素值为b
情况1 a>b
与前面数组结合 只能呈现下降趋势 若想自己呈现上升趋势,单独1个构成子数组,最后一个位置既可以上升,也可以下降 即 f[i]=1
情况2 a<b
此时呈现上升趋势,符合f[i]的含义
再次寻找以i-1位置为结尾,最后呈现下降趋势的湍流数组的最长的长度 即g[i-1] 再加上由a到b的长度 即 1 该情况下: f[i]=g[i-1] 1
情况3 a==b
在该情况下想要使i位置处呈现上升趋势,只能单独1个构成子数组 即 f[i]=1
g[i]状态转移方程
假设i-1位置的元素的值为a,i位置的元素值为b
情况1 a>b
此时正好呈现下降趋势, 符合g[i]含义
再次寻找以i-1位置为结尾,最后呈现上升趋势的湍流数组的最长的长度 即f[i-1] 再加上由a到b的长度 即 1
该情况下:g[i]=f[i-1] 1
情况2 a<b
在该情况下想要使i位置处呈现下降趋势,只能单独1个构成子数组 即g[i]=1
情况3 a==b
在该情况下想要使i位置处呈现下降趋势,只能单独1个构成子数组 即g[i]=1
完整代码
代码语言:javascript复制class Solution {
public:
int maxTurbulenceSize(vector<int>& nums) {
int n=nums.size();
//f g表 都表示湍流数组的最长长度
//而单独一个数本身,表示最低长度为1
//所以f/g 最差长度也为1
vector<int>f(n,1);
vector<int>g(n,1);
int i=0;
//单独一个数 返回1 ,所以初始值为1
int fmax=1;
int gmax=1;
for(i=1;i<n;i )
{
//f[i] a<b情况
if(nums[i-1]<nums[i])
{
f[i]=g[i-1] 1;
}
//g[i] a>b情况
else if(nums[i-1]>nums[i])
{
g[i]=f[i-1] 1;
}
fmax=max(fmax,f[i]);
gmax=max(gmax,g[i]);
}
//返回 f和g表中的最大值
return max(fmax,gmax);
}
};
单独一个数本身,可以构成上升或者下降趋势 ,所以湍流数组 长度最差也为1 所以可以把f/g表中里面的元素全部初始化为1
139. 单词拆分
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给你一个字符串 s 和一个字符串列表 wordDict 作为字典。请你判断是否可以利用字典中出现的单词拼接出 s 。 注意:不要求字典中出现的单词全部都使用,并且字典中的单词可以重复使用。
示例 1: 输入: s = "leetcode", wordDict = ["leet", "code"] 输出: true 解释: 返回 true 因为 "leetcode" 可以由 "leet" 和 "code" 拼接成。 示例 2: 输入: s = "applepenapple", wordDict = ["apple", "pen"] 输出: true 解释: 返回 true 因为 "applepenapple" 可以由 "apple" "pen" "apple" 拼接成。 注意,你可以重复使用字典中的单词。 示例 3: 输入: s = "catsandog", wordDict = ["cats", "dog", "sand", "and", "cat"] 输出: false
状态转移方程
dp[i]:表示 [0,i]区间内的字符串,能否被字典中的单词拼接而成 若能够拼接而成,则返回true ,若不能则返回false
根据最后一个位置来划分问题
若能确定前面这个部分能够拼接成功,并且保证 最后一个单词在字典中,整体字符串就能被拼接而成
设j作为最后一个单词的起始位置的下标 j的范围为 0<=j<=i 0表示整个字符串作为最后一个单词 i表示最后一个字符作为最后一个单词
字符串的起始位置为0 j作为最后一个单词的起始位置,所以字符串的终止位置为j-1
[0,j-1]区间内的字符串 需要判断是否能被字典中的单词拼接而成 即dp[j-1] 最后一个单词的范围是 [j,i] ,这段区间内的子串是否在字典中
状态转移方程为: 当dp[i-1] 为true 并且 最后一个单词([j-i]范围内)在字典中 两者都满足 ,结果才为true 若有任意一个不成立,则为false
初始化
当j为0时,会发生越界问题
为了防止这种越界问题出现,所以加入一个虚拟节点 扩展后的数组,虚拟节点处下标为0,则 原数组的元素下标从1开始
若j为0,表示把0到i这个区间整个看作是最后一个单词,若最后一个单词在字典中,要返回true, dp[0]=true 这样才能保证两者都为true
假设原始字符串为s ,辅助位置一般是空格 s=' ' s 原始字符串加上辅助位置后,原始字符串相当于从1开始计数,正好与新的dp表对应
完整代码
代码语言:javascript复制class Solution {
public:
bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {
unordered_set<string>hash;
for(auto& s:wordDict)
{
hash.insert(s);
}
int n=s.size();
//为了防止越界问题,所以多加一个虚拟节点
vector<bool>dp(n 1);
//初始化
dp[0]=true;
s=' ' s;//使原始字符串的下标统一 1
int i=0;
int j=0;
for(i=1;i<=n;i )
{
for(j=i;j>=1;j--)
{
//在hash中判断 s中对应的子串在不在 若在返回1 不在返回0
if( dp[j-1]&& hash.count(s.substr(j,i-j 1)) )
{
dp[i]=true;
break;//找到一种情况即可
}
}
}
//因为多加了个虚拟节点,所以下标 1
return dp[n];
}
};