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  • 【一天一大 lee】摆动序列 (难度:中等) - Day20211212

    正文概述 掘金(前端小书童)   2020-12-15   681

    题目:

    如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为摆动序列。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。少于两个元素的序列也是摆动序列。

    例如, [1,7,4,9,2,5] 是一个摆动序列,因为差值 (6,-3,5,-7,3)  是正负交替出现的。相反, [1,4,7,2,5]  和  [1,7,4,5,5] 不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正数,第二个序列是因为它的最后一个差值为零。

    给定一个整数序列,返回作为摆动序列的最长子序列的长度。 通过从原始序列中删除一些(也可以不删除)元素来获得子序列,剩下的元素保持其原始顺序。

    示例:

    1. 示例 1:
    输入: [1,7,4,9,2,5]
    输出: 6
    解释: 整个序列均为摆动序列。
    1. 示例 2:
    输入: [1,17,5,10,13,15,10,5,16,8]
    输出: 7
    解释: 这个序列包含几个长度为 7 摆动序列,其中一个可为[1,17,10,13,10,16,8]。
    1. 示例 2:
    输入: [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
    输出: 2

    提示:

    • 给定字符串的长度在 [1, 10,000] 之间.

    抛砖引玉

    简化下题意: 给出一个整数数组,找出两两相邻元素差值交替大于 0-小于 0 或者小于 0-大于 0 的最长子序列(子序列中不能包含差值等于 0 部分)

    思路

    动态规划

    动态规划:将问题拆分成相对简单的子问题处理

    就本题而言问题是求最长摇摆子序列,子问题是:nums 中增加一个元素,对其摇摆子序列来看能否添加到子序列中,添加后形成的摇摆子序列是否变长了

    根据摇摆子序列的最后一次'摇摆'状态将子序列分为:上升状态 upDp(即最后两数查大于 0)、下降状态 downDp(即最后两数查小于 0)

    nums 新增一个元素,对其摇摆子序列的影响:

    • 新增元素大于前一个元素
      • 如果原摇摆子序列属于下降状态则新元素可以添加进去,子序列状态变成上升状态
      • 如果原摇摆子序列属于上升状态,则该元素不能进入子序列,子序列状态保持不变
      • 保留两种情况子序列最大长度
    • 新增元素小于前一个元素
      • 如果原摇摆子序列属于上升状态则新元素可以添加进去,子序列状态变成下降状态
      • 如果原摇摆子序列属于下降状态,则该元素不能进入子序列,子序列状态保持不变
      • 保留两种情况子序列最大长度
    • 新增元素等于前一个元素,子序列状态不变

    最后返回上升状态、下降状态摇摆子序列的最大长度

    【一天一大 lee】摆动序列 (难度:中等) - Day20211212
    抛砖引玉
    /**
     * @param {number[]} nums
     * @return {number}
     */
    var wiggleMaxLength = function(nums) {
        let len = nums.length
        if (len < 2) return len
        // 初始化到达nums不同位置,不同状态子序列长度
        let upDp = Array(len).fill(0),
            downDp = Array(len).fill(0)
        upDp[0] = downDp[0] = 1
        for (let i = 1; i < len; i++) {
            // 新元素大于上一个元素、原下降状态+1,变成上升状态
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {
                upDp[i] = Math.max(upDp[i - 1], downDp[i - 1] + 1)
                downDp[i] = downDp[i - 1]
            } else if (nums[i] < nums[i - 1]) {
                // 新元素小于上一个元素、原上升状态+1,变成下降状态
                upDp[i] = upDp[i - 1]
                downDp[i] = Math.max(upDp[i - 1] + 1, downDp[i - 1])
            } else {
                upDp[i] = upDp[i - 1]
                downDp[i] = downDp[i - 1]
            }
        }
        // 返回以不同状态结束的最大子序列长度
        return Math.max(upDp[len - 1], downDp[len - 1])
    }

    优化

    上面逻辑可以见,在计算时 upDp、downDp 分别都只依赖上一次的计算,那么可以将其简化成 number : up、down 来记录不同状态子序列最大长度。

    因为要组成摇摆子序列,两种状态应该是交替出现的,即 |up-down|<=1,那么在

    Math.max(upDp[i - 1], downDp[i - 1] + 1) => down+1,则:

    var wiggleMaxLength = function(nums) {
        let len = nums.length
        if (len < 2) return len
        let up = (down = 1)
        for (let i = 2; i < len; i++) {
            if (nums[i] > nums[i - 1]) {
                up = down + 1
            } else if (nums[i] < nums[i - 1]) {
                down = up + 1
            }
        }
        return Math.max(up, down)
    }

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