Largest Divisible Subset
要点:
- 因为先排序,所以符合条件的一定是成倍递增序列,这题就和longest increasing subsequence类似了。
- 想出来的解是dp[i]表示所有前i个数的可能解,这样实际上就是把所有子集都存起来,导致了TLE。而实际上这类题都以dp[i]表示以i为结尾的最大长度,这样可以有效剪枝,把i之前较小的情况都不考虑。
- 实际上这类dp如果结果只是要一个解,最好的方法是记录选择然后从后往前重构。重构的方法:choices中的存的是上一步的位置(也就是在当前点的选择)。所有choices初始都为-1,这样到了第一个选择下一个位置更新为-1退出循环。同时要记录最长的值的最后位置作为choices的最终点。
错误点:
- dp中值初始为1,表示至少1,而maxlen为0,这样[]直接返回。
class Solution(object):
def largestDivisibleSubset(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: List[int]
"""
n = len(nums)
nums.sort()
dp = [1]*n
choices = [-1]*n
maxLen, maxPos = 0,-1
for i in xrange(n):
for j in xrange(i):
if nums[i]%nums[j]==0 and dp[j]+1>dp[i]:
dp[i]=dp[j]+1
choices[i]=j
if dp[i]>maxLen:
maxPos = i
maxLen = dp[i]
res = []
while maxPos>=0:
res.append(nums[maxPos])
maxPos = choices[maxPos]
return res