文章目录
- 1. 题目
- 2. 解题
- 2.1 暴力解
- 2.2 动态规划
1. 题目
如果序列 X_1, X_2, ..., X_n
满足下列条件,就说它是 斐波那契式 的:
- n>=3n >= 3n>=3
- 对于所有 i+2<=ni + 2 <= ni+2<=n,都有 Xi+Xi+1=Xi+2X_i + X_{i+1} = X_{i+2}Xi+Xi+1=Xi+2
给定一个严格递增的正整数数组形成序列,找到 A 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在,返回 0 。
(回想一下,子序列是从原序列 A 中派生出来的,它从 A 中删掉任意数量的元素(也可以不删),而不改变其余元素的顺序。例如, [3, 5, 8] 是 [3, 4, 5, 6, 7, 8] 的一个子序列)
示例 1:
输入: [1,2,3,4,5,6,7,8]
输出: 5
解释:
最长的斐波那契式子序列为:[1,2,3,5,8] 。示例 2:
输入: [1,3,7,11,12,14,18]
输出: 3
解释:
最长的斐波那契式子序列有:
[1,11,12],[3,11,14] 以及 [7,11,18] 。提示:
3 <= A.length <= 1000
1 <= A[0] < A[1] < ... < A[A.length - 1] <= 10^9
来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/length-of-longest-fibonacci-subsequence
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2. 解题
2.1 暴力解
- 以两个点为基准,生成斐波那契数列,在set中查找是否找到生成的数,记录最大 len
- 时间复杂度 O(n2log2n)O(n^2\log_2n)O(n2log2n)
class Solution {
public:int lenLongestFibSubseq(vector<int>& A) {unordered_set<int> s;for(int Ai : A)s.insert(Ai);int a, b, c, len = 0, maxlen = 0;for(int i = 0, j; i < A.size(); ++i){for(j = i+1; j < A.size(); ++j){len = 2;c = A[i]+A[j];a = A[i];b = A[j];while(s.count(c)){len++;maxlen = max(maxlen, len);a = b;b = c;c = a+b;}}}return maxlen;}
};
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2.2 动态规划
dp[i][j]
表示以A[i],A[j]
结尾的序列长度- 初始化所有可能的
dp[i][j] = 2, i < j
- 预先将A的数值和 idx 插入哈希map,方便后面查找
- 对于
i, j
结尾的序列,其前一位数应该是A[j]-A[i]
,查找其是否存在与哈希表中 - 如果存在,且其 idx < idx_i ,可以把前面的
A[idx],A[i]
结尾的序列跟A[j]
组成更长的序列,则dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[idx][i]+1)
class Solution {
public:int lenLongestFibSubseq(vector<int>& A) {unordered_map<int,int> m;//val, idxint i, j, prevAi, idx, maxlen = 0, n = A.size();for(i = 0; i < n; ++i)m[A[i]] = i;vector<vector<int>> dp(n,vector<int>(n,0));//dp[i][j] 表示以 A[i],A[j]结尾的序列长度for(i = 0; i < n; ++i)for(j = i+1; j < n; ++j)dp[i][j] = 2;for(i = 0; i < A.size(); ++i){for(j = i+1; j < A.size(); ++j){prevAi = A[j]-A[i];//A[i] 前一位数if(m.count(prevAi)){idx = m[prevAi];//前一位数下标if(idx < i)//在 i 前面{dp[i][j] = max(dp[i][j],dp[idx][i]+1);//更长的序列maxlen = max(maxlen,dp[i][j]);}}}}return maxlen;}
};
416 ms 61.9 MB