leetcode每日一题系列-得到子序列的最少操作次数

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leetcode-1713-得到子序列的最少操作次数

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[题目描述]

给你一个数组 target ,包含若干 互不相同 的整数,以及另一个整数数组 arr ,arr 可能 包含重复元素。 
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 每一次操作中,你可以在 arr 的任意位置插入任一整数。比方说,如果 arr = [1,4,1,2] ,那么你可以在中间添加 3 得到 [1,4,3,1,2] 。你可以在数组最开始或最后面添加整数。 
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 请你返回 最少 操作次数,使得 target 成为 arr 的一个子序列。 
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 一个数组的 子序列 指的是删除原数组的某些元素(可能一个元素都不删除),同时不改变其余元素的相对顺序得到的数组。比方说,[2,7,4][4,2,3,7,2,1,4] 的子序列(加粗元素),但 [2,4,2] 不是子序列。 
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 示例 1: 
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 输入:target = [5,1,3], arr = [9,4,2,3,4]
输出:2
解释:你可以添加 51 ,使得 arr 变为 [5,9,4,1,2,3,4] ,target 为 arr 的子序列。
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 示例 2: 
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 输入:target = [6,4,8,1,3,2], arr = [4,7,6,2,3,8,6,1]
输出:3
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 提示: 
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 1 <= target.length, arr.length <= 105 
 1 <= target[i], arr[i] <= 109 
 target 不包含任何重复元素。 
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[思路介绍]

思路一:贪心加二分

  • target长度-最长公共子序列长度
  • 证明过程我属实是不太行,不过这个时候三叶大佬还是非常管用的
  • 非常遗憾我的水平并不能ac这道题,还需要继续努力
  • 不过整体来看本题的实现难度,哪怕知道了这个也不是一道简单题,所以这题还是很有价值的
  • 因为都是非重复字符串,所以可以保证子序列相对顺序
  • 首先定义map 找到每个元素的索引位置
  • f 动规数组:与朴素 LIS 解法的动规数组含义一致
  • f[i] 代表以 nums[i] 为结尾的上升子序列的最大长度
  • g 贪心数组:g[len] = x 代表上升子序列长度为 len、的上升子序列的「最小结尾元素」为 x
  • 二分查找对应最长公共子串长度
  • 根据包含目标子串(target)元素的长度进行遍历
  • 二分求解,结果为贪心数组取得小于当前子序列结尾的最大索引
  • 动态规划数组f[i]即为上述结果的下一个位置
  • 我们使用max记录结果即可
 public int minOperations(int[] target, int[] arr) {
            Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
            int n = target.length, m = arr.length;
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                map.put(target[i],i);
            }
            List<Integer> childList = new ArrayList<>();
            for (int i = 0 ; i < m; i++){
                if (map.containsKey(arr[i])) childList.add(map.get(arr[i]));
            }
            int len = childList.size();
            int[] f = new int[len], g = new int[len + 1];
            Arrays.fill(g,Integer.MAX_VALUE);
            int max = 0;
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                int l = 0, r = len;
                while (l < r) {
                    int mid = l + r + 1 >> 1;
                    if (g[mid] < childList.get(i)) l = mid;
                    else r = mid - 1;
                }
                int clen = r + 1;
                f[i] = clen;
                g[clen] = Math.min(g[clen], childList.get(i));
                max = Math.max(max, clen);
            }
            return n-max;
        }

    

时间复杂度O(nlgn)O(n*lg_{n})