LeetCode 718. 最长重复子数组

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718. 最长重复子数组

题目分析

这个题很明显的DP问题，而且七月份的每日一题都是以DP为主，很好~~
但是在这个DP问题上，我又搞砸了，把子数组和子序列搞混了，对于一般的题目来说，子序列默认不连续，子数组默认连续。
具体来到DP问题的转移方程来说，对于子序列问题，当判断的两个字符不相等的时候：

if(A[i-1] != B[j-1]){
      dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1];
}

对于子数组问题，我们遇到不相等的情况下，可以直接跳过不分析。
当我们理清了这个思路就很好做了。
其转移方程就如下：

if(A[i-1] == B[j-1]){
      dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
}

只有我们当前的两个字符相等，才能同时往前移一步去判断前面的字符是否相等。否则就直接让dp[i][j]=0即可。

代码实现

    /**
     * LC 718.最长重复子数组
     * 这是个经典DP问题。
     * 主要是子数组和子序列的区别。
     * 子序列默认不连续，子数组默认连续。
     * 我们在状态转移的时候就有区别了，如果是子序列，如果A[i-1] != B[j-1]，我们dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j],dp[i][j-1])
     * 但是在子数组中，这个就不能这么写了，我们如果遇到不同的字符，直接跳过不判断即可。
     * 同时也因为这个情况，我们最大值可能在整个二维DP数组中的某一个位置出现，所以需要一个res记录其最大值。
     * 2020年7月1日
     * @param A
     * @param B
     * @return
     */
    public int findLength(int[] A, int[] B) {
        int[][] dp = new int[A.length+1][B.length+1];
        int res = 0;
        for(int i = 1; i < dp.length; i++){
            for(int j = 1; j < dp[i].length; j++){
                if(A[i-1] == B[j-1]){
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;
                    res = Math.max(res,dp[i][j]);
                }
            }
        }
        return res;
    }

总结

这几天一直在恶补DP，DP真的是见过的最烦人的题目类型，没有之一。