题目描述
这是 LeetCode 上的 1035. 不相交的线 ，难度为 中等。
Tag : 「最长公共子序列」、「序列 DP」、「LCS」
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。 复制代码
示例 2：
输入：nums1 = [2,5,1,2,5], nums2 = [10,5,2,1,5,2] 输出：3 复制代码
示例 3：
输入：nums1 = [1,3,7,1,7,5], nums2 = [1,9,2,5,1] 输出：2 复制代码
提示：
- 1 <= nums1.length <= 500
- 1 <= nums2.length <= 500
- 1 <= nums1[i], nums2[i] <= 2000
动态规划
这是一道「最长公共子序列（LCS）」的轻度变形题。
为了让你更好的与「最长公共子序列（LCS）」裸题进行对比，我们使用 s1s1s1 代指 nums1nums1nums1，s2s2s2 代指 nums2nums2nums2。
对于这类题都使用如下「状态定义」即可：
f[i][j]f[i][j]f[i][j] 代表考虑 s1s1s1 的前 iii 个字符、考虑 s2s2s2 的前 jjj 的字符，形成的最长公共子序列长度。
然后不失一般性的考虑 f[i][j]f[i][j]f[i][j] 如何转移。
由于我们的「状态定义」只是说「考虑前 iii 个和考虑前 jjj 个字符」，并没有说「一定要包含第 iii 个或者第 jjj 个字符」（这也是「最长公共子序列 LCS」与「最长上升子序列 LIS」状态定义上的最大不同）。
我们需要考虑「不包含 s1[i]s1[i]s1[i]，不包含 s2[j]s2[j]s2[j]」、「不包含 s1[i]s1[i]s1[i]，包含 s2[j]s2[j]s2[j]」「包含 s1[i]s1[i]s1[i]，不包含 s2[j]s2[j]s2[j]」、「包含 s1[i]s1[i]s1[i]，包含 s2[j]s2[j]s2[j]」四种情况：
- 不包含 s1[i]s1[i]s1[i]，不包含 s2[j]s2[j]s2[j]：结合状态定义，可以使用 f[i−1][j−1]f[i - 1][j - 1]f[i−1][j−1] 进行精确表示。
- 包含 s1[i]s1[i]s1[i]，包含 s2[j]s2[j]s2[j]：前提是 s1[i]=s2[j]s1[i] = s2[j]s1[i]=s2[j]，可以使用 f[i−1][j−1]+1f[i - 1][j - 1] + 1f[i−1][j−1]+1 进行精确表示。
- 不包含 s1[i]s1[i]s1[i]，包含 s2[j]s2[j]s2[j]：结合状态定义，我们无法直接将该情况表示出来。注意 f[i−1][j]f[i - 1][j]f[i−1][j] 只是表示「必然不包含 s1[i]s1[i]s1[i]，但可能包含s2[j]s2[j]s2[j]」的情况，也就是说 f[i−1][j]f[i - 1][j]f[i−1][j] 其实是该情况与情况 111 的合集。 但是由于我们求的是「最大值」，只需要确保「不漏」即可保证答案的正确（某些情况被重复参与比较不影响正确性），因此这里直接使用 f[i−1][j]f[i - 1][j]f[i−1][j] 进行表示没有问题。
- 包含 s1[i]s1[i]s1[i]，不包含 s2[j]s2[j]s2[j]：与情况 333 同理，直接使用 f[i][j−1]f[i][j - 1]f[i][j−1] 表示没有问题。
f[i][j]f[i][j]f[i][j] 就是在上述所有情况中取 maxmaxmax 而来，由于情况 111 被 情况 333 和 情况 444 所包含，因此我们只需要考虑 f[i−1][j]f[i - 1][j]f[i−1][j]、f[i][j−1]f[i][j -1]f[i][j−1] 和 f[i−1][j−1]+1f[i - 1][j - 1] + 1f[i−1][j−1]+1 三种状态即可，其中最后一种状态需要满足 s1[i]=s2[j]s1[i] = s2[j]s1[i]=s2[j] 前提条件。
因此我们最后的状态转移方程为：
f[i][j]={max(f[i−1][j],f[i][j−1],f[i−1][j−1]+1)s1[i]=s2[j]max(f[i−1][j],f[i][j−1])s1[i]≠s2[j]f[i][j]=\begin{cases} \max(f[i - 1][j], f[i][j - 1], f[i - 1][j - 1] + 1) & s1[i] = s2[j] \\ \max(f[i - 1][j], f[i][j - 1]) & s1[i] \neq s2[j] \\ \end{cases}f[i][j]={max(f[i−1][j],f[i][j−1],f[i−1][j−1]+1)max(f[i−1][j],f[i][j−1])s1[i]=s2[j]s1[i]=s2[j]
上述分析过程建议加深理解，估计很多同学能 AC 但其实并不知道 LCS 问题的状态转移是包含了「重复状态比较」的。
代码：
class Solution { public int maxUncrossedLines(int[] s1, int[] s2) { int n = s1.length, m = s2.length; int[][] f = new int[n + 1][m + 1]; for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= m; j++) { f[i][j] = Math.max(f[i - 1][j], f[i][j - 1]); if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) { f[i][j] = Math.max(f[i][j], f[i - 1][j - 1] + 1); } } } return f[n][m]; } } 复制代码
- 时间复杂度：O(n∗m)O(n * m)O(n∗m)
- 空间复杂度：O(n∗m)O(n * m)O(n∗m)
最后
这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.1035 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先将所有不带锁的题目刷完。
在这个系列文章里面，除了讲解解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。
为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：github.com/SharingSour…
在仓库地址里，你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。
