算法学习day52动态规划part13-674、300、718

package LeetCode.DPpart13;
/**
 * 674. 最长连续递增序列
 * 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。
 * 连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，
 * 如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，
 * 那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。
 * */
public class LongestContinuousIncreasingSubsequence_674 {
    public static int findLengthOfLCIS(int[] nums) {
        int[] dp = new int[nums.length];
        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
            dp[i] = 1;
        }
        int res = 1;
        for (int i = 0; i < nums.length - 1; i++) {
            if (nums[i + 1] > nums[i]) {
                dp[i + 1] = dp[i] + 1;
            }
            res = res > dp[i + 1] ? res : dp[i + 1];
        }
        return res;
    }
}

package LeetCode.DPpart13;

import java.util.Arrays;

/**
 * 300. 最长递增子序列
 * 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
 * 子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。
 * 例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
 * */
public class LongestIncreasingSubsequence_300 {
    public int lengthOfLIS(int[] nums) {
        int[] dp = new int[nums.length];
        Arrays.fill(dp, 1);
        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[i] > nums[j]) {
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                }
            }
        }
        int res = 0;
        for (int i = 0; i < dp.length; i++) {
            res = Math.max(res, dp[i]);
        }
        return res;
    }
}

package LeetCode.DPpart13;
/**
 * 718. 最长重复子数组
 * 给两个整数数组 nums1 和 nums2 ，返回 两个数组中 公共的 、长度最长的子数组的长度 。
 * */
public class MaximumLengthRepeatedSubarray_718 {
    public int findLength(int[] nums1, int[] nums2) {
        int result = 0;
        int[][] dp = new int[nums1.length + 1][nums2.length + 1];

        for (int i = 1; i < nums1.length + 1; i++) {
            for (int j = 1; j < nums2.length + 1; j++) {
                if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                    result = Math.max(result, dp[i][j]);
                }
            }
        }

        return result;
    }
}