LIS(Substring & subsequence), LCS(Substring & subsequence)

把LIS和LCS对应的总共四种问题总结一下。

  1. Longest Increasing Subsequce:
    DP,复杂度O(n2), 转移方程:
    if (nums[j] < nums[i] ) dp[i] = max(dp[j] + 1, dp[i])

  2. Longest Increasing Subsubstring:
    DP,纸上画个图可以发现,时间是O(n),空间可以轮换。跟股票买卖有一题比较像。

  3. Longest Common Subsequence:
    二维DP了,时间空间都是O(M*N)。方程:

  • dp[i][j] = 0, if(i == 0) or (j == 0)
  • dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1, if(s[i] == t[j])
  • dp[i][j] = max{dp[i][j-1] , dp[i-1][j] } , if(s[i] != t[j])
  1. Longest Common Substring:
    与上面的类似,当str1[i] == str2[j]时,子序列长度veca[i][j] = veca[i - 1][j - 1] + 1;区别是当str1[i] != str2[j]时,veca[i][j]长度要为0,而不是max{veca[i - 1][j], veca[i][j - 1]}。
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