Leetcode | 673. 最长递增子序列的个数

简介: Leetcode | 673. 最长递增子序列的个数

Leetcode | 673. 最长递增子序列的个数

题目信息

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解题思路

这个题除了需要计算最长递增子序列的长度,还需要计算最长递增子序列的数量。

所以我们可以在存储每个位置最长递增子序列的长度的基础上,增加一个数组记录每个位置上最长递增子序列的数量。

例如我们在计算i位置上的最长子序列,假设num[i] > num[i-1],那么此时i位置上的最长递增子序列的长度应该是i-1位置上的子序列长度加一,那么此时i位置上最长递增子序列的数量应该和i-1位置上的子序列数量保持一致。

后面再和i-2位置上的数字比较时,假设num[i] > num[i-2],并且i-2i-1位置上的递增子序列的数量一致时,那么i位置上的最长递增子序列的数量应该是两者之和。

后面在i-3位置上的数字比较时,依次递推……

使用动态规划的思路解决这个题,状态转移的时候,有些地方需要多加注意如果i位置上的数字大于之前的数字时,出现递增子序列

  1. 如果此时的子序列长度大于已经有记录的子序列长度,则更新i位置的最长长度和重新统计i位置上最长递增子序列的数量
  2. 这个长度的递增子序列已经有记录,直接更新i位置上递增子序列的数量
  3. 最长递增子序列出现的位置不唯一,例如[1,2,3,1,2,3,1,2,3]

代码

public int findNumberOfLIS(int[] nums) {
    // 数组的长度
    int n = nums.length;
    // 记录每个位置上对应最长递增子序列的长度
    int[] status = new int[n];
    // 记录每个位置上对应最长递增子序列的个数
    int[] count = new int[n];
    // 每个长度的子序列对应的数量
    int[] ans = new int[2001];
    // 初始化操作,每个位置上的递增子序列长度和个数至少为1
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        status[i] = 1;
        count[i] = 1;
    }
    // 统计全局最长的递增子序列的长度
    int max = 1;
    // 长度为1的递增子序列的个数就是数组的长度
    ans[1] = n;
    // 统计每个位置上最长递增子序列的长度和个数
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        // 通过比较i位置上的数字和[0,i-1]位置上数字大小,计算递增子序列
        int k = i - 1;
        while (k >= 0) {
            // 如果i位置上的数字大时,出现递增子序列,
            // 1、如果此时的子序列长度大于已经有记录的子序列长度,则更新i位置的最长长度和重新统计i位置上最长递增子序列的数量
            // 2、这个长度的递增子序列已经有记录,直接更新i位置上递增子序列的数量
            if (nums[i] > nums[k] && status[k] + 1 > status[i]) {
                status[i] = status[k] + 1;
                // 更新最长长度时,递增子序列的长度也要重新计算
                count[i] = count[k];
                // 更新全局最长的递增子序列的长度
                max = Math.max(status[i], max);
                // 更新具有这个长度子序列的数量
                ans[status[i]] += count[i];
            } else if (nums[i] > nums[k] && status[k] + 1 == status[i]) {
                count[i] += count[k];
                ans[status[i]] += count[k];
            }
            --k;
        }
    }
    // 返回最长子串的数量
    return ans[max];
}

结果

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