Given two integer arrays A
and B
, return the maximum length of an subarray that appears in both arrays.
Example 1:
Input: A: [1,2,3,2,1] B: [3,2,1,4,7] Output: 3 Explanation: The repeated subarray with maximum length is [3, 2, 1].
Note:
- 1 <= len(A), len(B) <= 1000
- 0 <= A[i], B[i] < 100
这道题给了我们两个数组A和B,让我们返回连个数组的最长重复子数组。那么如果我们将数组换成字符串,实际这道题就是求Longest Common Substring的问题了,而貌似LeetCode上并没有这种明显的要求最长相同子串的题,注意需要跟最长子序列Longest Common Subsequence区分开,关于最长子序列会在follow up中讨论。好,先来看这道题,对于这种求极值的问题,DP是不二之选,我们使用一个二维的DP数组,其中dp[i][j]表示数组A的前i个数字和数组B的前j个数字的最长子数组的长度,如果dp[i][j]不为0,则A中第i个数组和B中第j个数字必须相等,比对于这两个数组[1,2,2]和[3,1,2],我们的dp数组为:
3 1 2
1 0 1 0
2 0 0 2
2 0 0 1
我们注意观察,dp值不为0的地方,都是当A[i] == B[j]的地方,而且还要加上左上方的dp值,即dp[i-1][j-1],所以当前的dp[i][j]就等于dp[i-1][j-1] + 1,而一旦A[i] != B[j]时,直接赋值为0,不用多想,因为子数组是要连续的,一旦不匹配了,就不能再增加长度了。我们每次算出一个dp值,都要用来更新结果res,这样就能得到最长相同子数组的长度了,参见代码如下:
class Solution { public: int findLength(vector<int>& A, vector<int>& B) { int res = 0; vector<vector<int>> dp(A.size() + 1, vector<int>(B.size() + 1, 0)); for (int i = 1; i < dp.size(); ++i) { for (int j = 1; j < dp[i].size(); ++j) { dp[i][j] = (A[i - 1] == B[j - 1]) ? dp[i - 1][j - 1] + 1 : 0; res = max(res, dp[i][j]); } } return res; } };
Follow up:在开始时,博主提到了要跟最长相同子序列Longest Common Subsequence区分开来,虽然LeetCode没有直接求最大相同子序列的题,但有几道题利用到了求该问题的思想,比如Delete Operation for Two Strings和Minimum ASCII Delete Sum for Two Strings等,详细讨论请参见评论区一楼 :)
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