本文实例讲述了Java实现求数组最长子序列算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

问题给定一个长度为N的数组,找出一个最长的单调自增子序列(不一定连续,但是顺序不能乱) 例如:给定一个长度为8的数组A{1,3,5,2,4,6,7,8},则其最长的单调递增子序列为{1,2,4,6,7,8},长度为6。

思路1:第一眼看到题目,很多人肯定第一时间想到的是LCS。先给数组排个序形成新数组,然后再把新数组和原数组拿来求LCS,即可得到答案。这种解法很多人能想得到,所以就不再赘述。

思路2:按照思路1的想法,最后求LCS时还是得用到DP,我们干嘛不直接用DP来求解呢。对于数组arr,我们从后往前遍历数组,分别求出当子序列以arr[i]结尾时的最长子序列,然后取其中的最大值。即可得到整个数组的最长子序列。 那么怎么求以arr[i]结尾时的最长子序列呢,这就转换成一个DP问题了。要求arr[i]的最长子序列,只需要求出arr[i-1]的最长子序列。即:max{arr[i]}=max{arr[i-1]}+1

java实现代码:

public class arrDemo {
 public static void main(String[] args) {
  // int[] arr = {89, 256, 78, 1, 46, 78, 8};
  int[] arr = { 1, 3, 5, 2, 4, 6, 7, 8 };
  // int[] arr = {6, 4, 8, 2, 17};
  int max = 0;
  int maxLen = arr.length;
  // 从后往前遍历数组,分别求出以arr[i]结尾的时候的最长子序列长度
  for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
   int[] newArr = new int[i];
   System.arraycopy(arr, 0, newArr, 0, i);
   int currentLength = 1 + dp(newArr, arr[i]);
   if (currentLength > max)
    max = currentLength;
   // 最长子序列的长度最长为原始数组的长度,
   // 因为不需要我们求最长子序列的元素,所以直接结束循环,减少时间开销
   if (max == maxLen)
    break;
  }
  System.out.println(max);
 }
 public static int dp(int[] arr, int end) {
  // 递归结束条件
  if (arr.length == 1) {
   // 小于end则包含在子序列中,子序列长度+1
   if (arr[0] <= end)
    return 1;
   else
    return 0;
  }
  // 遍历数组,找到最靠近end的并且<=end的元素位置i
  for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {
   if (arr[i] <= end) {
    // 从i处截断数组,将arr[0]到arr[i-1]组成新数组继续递归求长度
    int[] newArr = new int[i];
    System.arraycopy(arr, 0, newArr, 0, i);
    // 分别计算包含arr[i]时的最长子序列和不包含arr[i]时的最长子序列,取最大值
    int containLen = dp(newArr, arr[i]) + 1;
    int notContainLen = dp(newArr, end);
    return containLen > notContainLen ? containLen : notContainLen;
   }
  }
  // 如果没找到比end更小的,返回长度为0
  return 0;
 }
}

运行结果:

6

我的方法由于中间开辟了多个新数组,可能占用的空间有点多,不过我觉得应该也不是很多- -,具体我也没统计过。如果有不对的地方还请指正。

更多关于java算法相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Java数据结构与算法教程》、《Java操作DOM节点技巧总结》、《Java文件与目录操作技巧汇总》和《Java缓存操作技巧汇总》

希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。

声明:本站所有文章,如无特殊说明或标注,均为本站原创发布。任何个人或组织,在未征得本站同意时,禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益,可联系我们进行处理。