「动态规划」如何求最长摆动子序列的长度?

376. 摆动序列icon-default.png?t=N7T8https://leetcode.cn/problems/wiggle-subsequence/description/

如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为摆动序列。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。例如,[1, 7, 4, 9, 2, 5]是一个摆动序列,因为差值(6, -3, 5, -7, 3)是正负交替出现的。相反,[1, 4, 7, 2, 5]和[1, 7, 4, 5, 5]不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。子序列可以通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得,剩下的元素保持其原始顺序。给你一个整数数组nums,返回nums中作为摆动序列的最长子序列的长度。

  1. 输入:nums = [1,7,4,9,2,5],输出:6,解释:整个序列均为摆动序列,各元素之间的差值为(6, -3, 5, -7, 3)。
  2. 输入:nums = [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8],输出:7,解释:这个序列包含几个长度为7摆动序列。其中一个是[1, 17, 10, 13, 10, 16, 8],各元素之间的差值为(16, -7, 3, -3, 6, -8)。
  3. 输入:nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9],输出:2。

提示:1 <= nums.length <= 1000,0 <= nums[i] <= 1000。

进阶:你能否用O(n)的时间复杂度完成此题?


我们用动态规划的思想来解决这个问题。

确定状态表示:根据经验和题目要求,为了方便推导状态转移方程,我们定义如下的状态表示:

  • 用f[i]表示:所有以i位置为结尾的最后呈现上升趋势的子序列中,最长的摆动序列的长度
  • 用g[i]表示:所有以i位置为结尾的最后呈现下降趋势的子序列中,最长的摆动序列的长度

推导状态转移方程:考虑f[i]。我们把以i位置为结尾的子序列分为2类:长度为1的子序列,长度大于1的子序列。如果子序列的长度是1,那么这个子序列是摆动序列。下面我们考虑长度大于1的子序列。

如果以i位置为结尾的子序列的长度大于1,我们可以继续细分为:i位置元素的前面是i - 1位置元素的子序列,i位置元素的前面是i - 2位置元素的子序列,i位置元素的前面是i - 3位置元素的子序列,……,i位置元素的前面是0位置元素的子序列。也就是说,如果子序列中,i位置元素的前面是j位置元素,那么j的范围是[0, i - 1]。

对于每一个j,如果nums[j] < nums[i],那么这个序列最后呈现上升趋势。若想要这个序列是摆动序列,就要找到以j位置为结尾的最后呈现下降趋势的摆动序列,在后面添加上nums[i],就是以i位置为结尾的最后呈现上升趋势的摆动序列。若想要这个摆动序列尽可能得长,那么以j位置为结尾的最后呈现下降趋势的摆动序列就要尽可能得长,根据状态表示,以j位置为结尾的最后呈现下降趋势的摆动序列的最长长度是g[j]。所以,以i位置为结尾的最后呈现上升趋势的摆动序列的最长长度是g[j] + 1。

我们来梳理一下。f[i]应该取:「1」和「所有的满足0 <= j < i并且nums[j] < nums[i]的j中,g[j] + 1的最大值」的较大值。为了实现这个逻辑,我们可以把f表的值全部初始化为1,接着让i > 0时的f[i]取:所有的满足0 <= j < i并且nums[j] < nums[i]的j中,g[j] + 1的最大值

同理,g[i]应该取:「1」和「所有的满足0 <= j < i并且nums[j] > nums[i]的j中,f[j] + 1的最大值」的较大值。为了实现这个逻辑,我们可以把g表的值全部初始化为1,接着让i > 0时的g[i]取:所有的满足0 <= j < i并且nums[j] > nums[i]的j中,f[j] + 1的最大值

填表顺序:根据状态转移方程,显然应从左往右同时填2个表

返回值:根据状态表示,我们应返回f表和g表的所有值中的最大值

细节问题:f表和g表的规模和nums相同,均为1 x n

class Solution {
public:int wiggleMaxLength(vector<int>& nums) {int n = nums.size();// 创建dp表vector<int> f(n, 1);auto g = f;// 填表for (int i = 1; i < n; i++) {for (int j = 0; j < i; j++) {if (nums[j] < nums[i]) {f[i] = max(f[i], g[j] + 1);} else if (nums[j] > nums[i]) {g[i] = max(g[i], f[j] + 1);}}}return max(*max_element(f.begin(), f.end()),*max_element(g.begin(), g.end()));}
};

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