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编程问答

LeetCode 1713. 得到子序列的最少操作次数(最长上升子序DP nlogn)

發布時間:2024/7/5 编程问答 28 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 LeetCode 1713. 得到子序列的最少操作次数(最长上升子序DP nlogn) 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

    • 1. 題目
    • 2. 解題

1. 題目

給你一個數組 target ,包含若干 互不相同 的整數,以及另一個整數數組 arr ,arr 可能 包含重復元素。

每一次操作中,你可以在 arr 的任意位置插入任一整數。
比方說,如果 arr = [1,4,1,2] ,那么你可以在中間添加 3 得到 [1,4,3,1,2] 。
你可以在數組最開始或最后面添加整數。

請你返回 最少 操作次數,使得 target 成為 arr 的一個子序列。

一個數組的 子序列 指的是刪除原數組的某些元素(可能一個元素都不刪除),同時不改變其余元素的相對順序得到的數組。

比方說,[2,7,4] 是 [4,2,3,7,2,1,4] 的子序列(加粗元素),但 [2,4,2] 不是子序列。

示例 1: 輸入:target = [5,1,3], arr = [9,4,2,3,4] 輸出:2 解釋:你可以添加 51 ,使得 arr 變為 [5,9,4,1,2,3,4] ,target 為 arr 的子序列。示例 2: 輸入:target = [6,4,8,1,3,2], arr = [4,7,6,2,3,8,6,1] 輸出:3提示: 1 <= target.length, arr.length <= 10^5 1 <= target[i], arr[i] <= 10^9 target 不包含任何重復元素。

來源:力扣(LeetCode)
鏈接:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-operations-to-make-a-subsequence
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2. 解題

動態規劃應用–最長遞增子序列 LeetCode 300

  • 建立新的數組 arr_idx,把 arr 中 出現在 target 里的數字,這個數字對應在 target 里的下標存入
  • 然后對 arr_idx 使用 nlogn 的 最長上升子序 DP
  • 注意本題的 互不相同 條件,沒有這個條件,以下解法失效
class Solution { public:int minOperations(vector<int>& target, vector<int>& arr) {unordered_map<int,int> num_idx;for(int i = 0; i < target.size(); ++i)num_idx[target[i]] = i;vector<int> arr_idx;for(auto a : arr)if(num_idx.find(a) != num_idx.end())arr_idx.push_back(num_idx[a]);//存的idx//轉化成在 arr_idx 中找最長上升子序列// 數據量很大,不能用 n^2 解法,需要 nlgn 解法vector<int> dp;//存最長上升子序末尾最小的數dp.reserve(num_idx.size()+1);//設置容量,避免搬移for(int i = 0; i < arr_idx.size(); ++i){int cur = arr_idx[i];auto pos = lower_bound(dp.begin(),dp.end(),cur);if(pos == dp.end())dp.push_back(cur);else*pos = cur;}return target.size()-dp.size();//最少操作次數} };

784 ms 110.9 MB C++


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總結

以上是生活随笔為你收集整理的LeetCode 1713. 得到子序列的最少操作次数(最长上升子序DP nlogn)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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