最长定差子序列
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题目描述
代码结果
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/*
题目思路:
1. 使用一个哈希映射(HashMap)来存储每个数字的最长等差子序列长度。
2. 使用Java Stream API遍历数组。
3. 对于每个数字,通过流操作计算其前一个元素,并更新哈希映射中的值。
4. 通过流操作获取最长子序列的长度。
*/
import java.util.HashMap;
import java.util.stream.IntStream;
public class Solution {
public int longestSubsequence(int[] arr, int difference) {
HashMap<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
return IntStream.of(arr).map(num -> {
int length = map.getOrDefault(num - difference, 0) + 1;
map.put(num, length);
return length;
}).max().orElse(0);
}
}
解释
方法:
此题解采用哈希表的方式解决问题,其核心思路在于利用一个哈希表(字典)来存储每个元素作为等差子序列末尾时的最长子序列长度。对于数组中的每个元素x,我们检查x - difference是否已经存在于哈希表中,如果存在,则x元素能够接在该等差子序列后,因此x作为末尾的最长子序列长度就是x - difference作为末尾的最长子序列长度加1。如果x - difference不存在于哈希表中,说明x作为子序列的起点,其长度为1。最后,通过遍历整个哈希表,返回其中的最大值,即为最长等差子序列的长度。
时间复杂度:
O(n)
空间复杂度:
O(n)
代码细节讲解
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在算法中,为什么选择使用哈希表来存储每个元素作为等差子序列末尾的最大长度?
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如果数组`arr`中包含重复元素,这种方法处理重复元素的方式是什么?是否会影响子序列的长度计算?
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在算法实现中,为何没有明确检查`difference`的值是否为零或正负,这对算法的逻辑处理有何影响?
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如何处理数组中存在的非整数元素,比如字符串或浮点数,是否需要对算法做出调整?
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