Skip to main content

1035.不相交的线

力扣题目链接leetcode.cn力扣题目链接/problems/uncrossed-lines/

在两条独立的水平线上按给定的顺序写下 nums1 和 nums2 中的整数。

现在,可以绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线,这些直线需要同时满足:

  • nums1[i] == nums2[j]
  • 且绘制的直线不与任何其他连线(非水平线)相交。

请注意,连线即使在端点也不能相交:每个数字只能属于一条连线。

以这种方法绘制线条,并返回可以绘制的最大连线数。

1035.不相交的线

思路

相信不少录友看到这道题目都没啥思路,我们来逐步分析一下。

绘制一些连接两个数字 nums1[i] 和 nums2[j] 的直线,只要 nums1[i] == nums2[j],且直线不能相交!

直线不能相交,这就是说明在字符串nums1中 找到一个与字符串nums2相同的子序列,且这个子序列不能改变相对顺序,只要相对顺序不改变,连接相同数字的直线就不会相交。

拿示例一nums1 = [1,4,2], nums2 = [1,2,4]为例,相交情况如图:

其实也就是说nums1和nums2的最长公共子序列是[1,4],长度为2。 这个公共子序列指的是相对顺序不变(即数字4在字符串nums1中数字1的后面,那么数字4也应该在字符串nums2数字1的后面)

这么分析完之后,大家可以发现:本题说是求绘制的最大连线数,其实就是求两个字符串的最长公共子序列的长度!

那么本题就和我们刚刚讲过的这道题目动态规划:1143.最长公共子序列programmercarl.com动态规划:1143.最长公共子序列/1143.最长公共子序列.html就是一样一样的了。

一样到什么程度呢? 把字符串名字改一下,其他代码都不用改,直接copy过来就行了。

其实本题就是求最长公共子序列的长度,介于我们刚刚讲过动态规划:1143.最长公共子序列programmercarl.com动态规划:1143.最长公共子序列/1143.最长公共子序列.html,所以本题我就不再做动规五部曲分析了。

如果大家有点遗忘了最长公共子序列,就再看一下这篇:动态规划:1143.最长公共子序列programmercarl.com动态规划:1143.最长公共子序列/1143.最长公共子序列.html

本题代码如下:

C++
class Solution {
public:
int maxUncrossedLines(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
vector<vector<int>> dp(nums1.size() + 1, vector<int>(nums2.size() + 1, 0));
for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++) {
for (int j = 1; j <= nums2.size(); j++) {
if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
} else {
dp[i][j] = max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}
return dp[nums1.size()][nums2.size()];
}
};
  • 时间复杂度: O(n * m)
  • 空间复杂度: O(n * m)

总结

看到代码大家也可以发现其实就是求两个字符串的最长公共子序列,但如果没有做过1143.最长公共子序列programmercarl.com1143.最长公共子序列/1143.最长公共子序列.html,本题其实还有很有难度的。

这是Carl为什么要先讲1143.最长公共子序列programmercarl.com1143.最长公共子序列/1143.最长公共子序列.html再讲本题,大家会发现一个正确的刷题顺序对算法学习是非常重要的!

这也是Carl做了很多题目(包括ACM和力扣)才总结出来的规律,大家仔细体会一下哈。

其他语言版本

Java
class Solution {
public int maxUncrossedLines(int[] nums1, int[] nums2) {
int len1 = nums1.length;
int len2 = nums2.length;
int[][] dp = new int[len1 + 1][len2 + 1];

for (int i = 1; i <= len1; i++) {
for (int j = 1; j <= len2; j++) {
if (nums1[i - 1] == nums2[j - 1]) {
dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
} else {
dp[i][j] = Math.max(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]);
}
}
}

return dp[len1][len2];
}
}