口碑好的盘锦网站建设,兰州又发现一例,福田庆三整过的网红,视觉传达设计是学什么的想要精通算法和SQL的成长之路 - 最长递增子序列 II#xff08;线段树的运用#xff09; 前言一. 最长递增子序列 II1.1 向下递推1.2 向上递推1.3 更新操作1.4 查询操作1.5 完整代码#xff1a; 前言 想要精通算法和SQL的成长之路 - 系列导航 一. 最长递增子序列 II
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在做这个题目之前先看一下数据结构 - 线段树的运用 。
在线段树的基础上思路如下
首先题目要求了子序列中相邻的元素差不能超过 k 值。我们假设线段树的val值存储的就是最长递增子序列的长度。我们定义query函数的返回就是范围区间内的最长递增子序列长度。
那么伪代码就是
public int lengthOfLIS(int[] nums, int k) {int ans 0;for (int i 0; i nums.length; i) {int tmp query(nums[i]);ans Math.max(ans, tmp);}return ans;
}但是有一个问题假设我们以num[i]作为最后一个元素但是我并不知道它的前一个元素是谁。那咋办
结合线段树的一个区间求值性质我们只要求得区间 [num[i] - k, num[i] - 1] 之间的最长子序列长度再加上1当前子序列的最后一个元素num[i]那么就可以求得以num[i]为结尾的最长子序列长度了。
同时我们还要更新各个子区间对应的最长长度即伪代码
for (int i 0; i nums.length; i) {int tmp query(nums[i]);update(tmp)ans Math.max(ans, tmp);
}1.1 向下递推
我们做更新操作的时候求得不再是 数据结构 - 线段树的运用 里面的区间和而是最大值。因此我们不能在原本值的基础上做加减法运算。而是做覆盖运算。
class Node {Node left, right;int val, add;
}private void pushDown(Node node) {if (node.left null) {node.left new Node();}if (node.right null) {node.right new Node();}if (node.add 0) {return;}node.left.val node.add; // 替换node.right.val node.add; // 替换node.left.add node.add; // 替换node.right.add node.add; // 替换node.add 0;
}1.2 向上递推
求以当前节点作为最长子序列的最后一个元素时的序列长度时我们可以拿到
左子序列的最长递增长度。右子序列的最长递增长度。
两者取最大那么代码就是
private void pushUp(Node node) {node.val Math.max(node.left.val, node.right.val);
}1.3 更新操作
public void update(Node node, int start, int end, int left, int right, int val) {// 如果线段树的区间完全在查询区间内那么直接更新当前节点的 val 值即可if (start left end right) {// 覆盖旧值node.val val;// 覆盖需要传递的节点值node.add val;return;}// 如果不在查询区间内那么我们需要递归更新左右子树int mid (start end) 1;// 向下传递标记pushDown(node);if (left mid) {update(node.left, start, mid, left, right, val);}// [mid 1, end] 和 [l, r] 可能有交集遍历右孩子区间if (right mid) {update(node.right, mid 1, end, left, right, val);}// 计算当前节点的val值pushUp(node);
}1.4 查询操作
public int query(Node node, int start, int end, int left, int right) {// 若当前区间完全在查询区间内直接返回当前区间的最值if (left start end right) {return node.val;}// 把当前区间 [start, end] 均分得到左右孩子的区间范围int mid (start end) 1, ans 0;// 下推标记pushDown(node);// [start, mid] 和 [l, r] 可能有交集遍历左孩子区间if (left mid) {ans query(node.left, start, mid, left, right);}// [mid 1, end] 和 [l, r] 可能有交集遍历右孩子区间if (right mid) {ans Math.max(ans, query(node.right, mid 1, end, left, right));}return ans;
}1.5 完整代码
有个问题就是我们在遍历数组的每个元素num[i]的时候我们的线段树区间应该设置为多少 因为我们是以每个元素的 [num[i] - k, num[i] - 1]区间来做计算的因此线段树的范围和num[i]的范围有关系。
题目有个提示 那么确定好了线段树的区间范围我们可以编写代码如下
class Solution {public int lengthOfLIS(int[] nums, int k) {int ans 0;Node root new Node();for (int i 0; i nums.length; i) {// 查询区间 [nums[i] - k, nums[i] - 1] 区间范围内的以每个元素为末尾元素时的最长递增子序列长度。int cnt query(root, 0, N, Math.max(0, nums[i] - k), nums[i] - 1) 1;// 更新注意这里是覆盖更新对应的模版中覆盖更新不需要累加已在下方代码中标注update(root, 0, N, nums[i], nums[i], cnt);ans Math.max(ans, cnt);}return ans;}class Node {Node left, right;int val, add;}private int N (int) 1e5;private Node root new Node();public void update(Node node, int start, int end, int left, int right, int val) {// 如果线段树的区间完全在查询区间内那么直接更新当前节点的 val 值即可if (start left end right) {// 覆盖旧值node.val val;// 覆盖需要传递的节点值node.add val;return;}// 如果不在查询区间内那么我们需要递归更新左右子树int mid (start end) 1;// 向下传递标记pushDown(node);if (left mid) {update(node.left, start, mid, left, right, val);}// [mid 1, end] 和 [l, r] 可能有交集遍历右孩子区间if (right mid) {update(node.right, mid 1, end, left, right, val);}// 计算当前节点的val值pushUp(node);}public int query(Node node, int start, int end, int left, int right) {// 若当前区间完全在查询区间内直接返回当前区间的最值if (left start end right) {return node.val;}// 把当前区间 [start, end] 均分得到左右孩子的区间范围int mid (start end) 1, ans 0;// 下推标记pushDown(node);// [start, mid] 和 [l, r] 可能有交集遍历左孩子区间if (left mid) {ans query(node.left, start, mid, left, right);}// [mid 1, end] 和 [l, r] 可能有交集遍历右孩子区间if (right mid) {ans Math.max(ans, query(node.right, mid 1, end, left, right));}return ans;}private void pushUp(Node node) {node.val Math.max(node.left.val, node.right.val);}private void pushDown(Node node) {if (node.left null) {node.left new Node();}if (node.right null) {node.right new Node();}if (node.add 0) {return;}node.left.add node.add; // 不需要累加node.right.add node.add; // 不需要累加node.left.val node.add; // 不需要累加node.right.val node.add; // 不需要累加node.add 0;}
}
