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题目描述

给两个整数数组 A 和 B ，返回两个数组中公共的、长度最长的子数组的长度。

示例：

输入：
A: [1,2,3,2,1]
B: [3,2,1,4,7]
输出：3
解释：
长度最长的公共子数组是 [3, 2, 1] 。

提示：

1 <= len(A), len(B) <= 1000
0 <= A[i], B[i] < 100

题解

动态规划

dp[i][j] 表示 A[i:] 和 B[j:] 的最大公共前缀的长度，也就相当于 A 和 B 的一个公共数组的长度，这是个局部最优解，为了最优解，那么答案就是 $\max(dp[i][j])$

我们在看，推导关系, 很显然

class Solution {
    public int findLength(int[] A, int[] B) {
        int n = A.length, m = B.length;
        int[][] dp = new int[n + 1][m + 1];
        int ans = 0;
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
            for (int j = m - 1; j >= 0; j--) {
                dp[i][j] = A[i] == B[j] ? dp[i + 1][j + 1] + 1 : 0;
                ans = Math.max(ans, dp[i][j]);
            }
        }
        return ans;
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度： $O(N \times M)$。
• 空间复杂度： $O(N \times M)$。

滑动窗口

遍历公共子数组，然后去最大的公共子数组

class Solution {
    public int findLength(int[] A, int[] B) {
        int n = A.length, m = B.length;
        int ret = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int len = Math.min(m, n - i);
            int maxlen = maxLength(A, B, i, 0, len);
            ret = Math.max(ret, maxlen);
        }
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            int len = Math.min(n, m - i);
            int maxlen = maxLength(A, B, 0, i, len);
            ret = Math.max(ret, maxlen);
        }
        return ret;
    }

    public int maxLength(int[] A, int[] B, int addA, int addB, int len) {
        int ret = 0, k = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            if (A[addA + i] == B[addB + i]) {
                k++;
            } else {
                k = 0;
            }
            ret = Math.max(ret, k);
        }
        return ret;
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：$O((N + M) \times \min(N, M)$。
• 空间复杂度：$O(1)$。

二分查找 + 哈希

解释见官方的题解

class Solution {
    int mod = 1000000009;
    int base = 113;

    public int findLength(int[] A, int[] B) {
        int left = 1, right = Math.min(A.length, B.length) + 1;
        while (left < right) {
            int mid = (left + right) >> 1;
            if (check(A, B, mid)) {
                left = mid + 1;
            } else {
                right = mid;
            }
        }
        return left - 1;
    }

    public boolean check(int[] A, int[] B, int len) {
        long hashA = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            hashA = (hashA * base + A[i]) % mod;
        }
        Set<Long> bucketA = new HashSet<Long>();
        bucketA.add(hashA);
        long mult = qPow(base, len - 1);
        for (int i = len; i < A.length; i++) {
            hashA = ((hashA - A[i - len] * mult % mod + mod) % mod * base + A[i]) % mod;
            bucketA.add(hashA);
        }
        long hashB = 0;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            hashB = (hashB * base + B[i]) % mod;
        }
        if (bucketA.contains(hashB)) {
            return true;
        }
        for (int i = len; i < B.length; i++) {
            hashB = ((hashB - B[i - len] * mult % mod + mod) % mod * base + B[i]) % mod;
            if (bucketA.contains(hashB)) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
    
    // 使用快速幂计算 x^n % mod 的值
    public long qPow(long x, long n) {
        long ret = 1;
        while (n != 0) {
            if ((n & 1) != 0) {
                ret = ret * x % mod;
            }
            x = x * x % mod;
            n >>= 1;
        }
        return ret;
    }
}

复杂度分析

• 时间复杂度：$O\big((M+N) \log{(\min(M, N))}\big)$。

• 空间复杂度：$O(N)$。