LeetCode 0368. 最大整除子集

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了LeetCode 0368. 最大整除子集相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

【LetMeFly】368.最大整除子集

力扣题目链接:https://leetcode.cn/problems/largest-divisible-subset/

给你一个由 无重复 正整数组成的集合 nums ,请你找出并返回其中最大的整除子集 answer ,子集中每一元素对 (answer[i], answer[j]) 都应当满足:

  • answer[i] % answer[j] == 0 ,或
  • answer[j] % answer[i] == 0

如果存在多个有效解子集,返回其中任何一个均可。

 

示例 1:

输入:nums = [1,2,3]
输出:[1,2]
解释:[1,3] 也会被视为正确答案。

示例 2:

输入:nums = [1,2,4,8]
输出:[1,2,4,8]

 

提示:

  • 1 <= nums.length <= 1000
  • 1 <= nums[i] <= 2 * 109
  • nums 中的所有整数 互不相同

方法一:动态规划 + traceback

上来先给nums从小到大排个序,这没什么好说的。

排完序后:

step1. 动态规划求得以nums[i]结尾的最长“递增倍数串”的长度

数组中各个元素各不相同,想要“互为倍数”,就要“大的 是 小的 的 整数倍”

假如一个“互为倍数”数组中已经有了两个元素5, 15,那么想要往这个数组中再添加一个元素的话,新的元素就要是15的整数倍。这是因为我们“上来就给nums从小到大排了个序”。

如果一个数是15的整数倍,那么它一定是5的整数倍。

这不,动态规划的转移方程就来了?

d p [ i ] = max ⁡ d p [ i ] , d p [ j ] + 1 dp[i] = \\max\\dp[i], dp[j] + 1\\ dp[i]=maxdp[i],dp[j]+1,其中 j < i ∧ n u m s [ i ] % n u m s [ j ] = 0 j < i \\wedge nums[i] \\% nums[j] = 0 j<inums[i]%nums[j]=0

说人话就是,怎么求 d p [ i ] dp[i] dp[i]呢?在所有的小于 i i i的下标中,如果某个数能被 n u m s [ i ] nums[i] nums[i]整除(假设为第 j j j个数),那么 d p [ i ] = max ⁡ ( d p [ i ] , d p [ j ] + 1 ) dp[i] = \\max(dp[i],dp[j]+1) dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)

因为 n u m s [ i ] nums[i] nums[i] n u m s [ j ] nums[j] nums[j]的倍数的话, n u m [ i ] num[i] num[i]可以添加到以 n u m s [ j ] nums[j] nums[j]结尾的“递增互为倍数集合”中。

这样,两层循环就能求出 d p dp dp数组的值,其中 d p [ i ] dp[i] dp[i]表示以 n u m s [ i ] nums[i] nums[i]结尾的“递增互为倍数集合”的最大大小。

vector<int> dp(n, 1);
for (int i = 0; i < n; i++) 
    for (int j = 0; j < i; j++) 
        if (nums[i] % nums[j] == 0) 
            dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
        
    

step2. 根据“递增倍数串”后面的元素倒推出前面的元素

题目问的不是“互为倍数集合的最大元素个数”,而是要你把这个集合给出来。

但是这就不难了。我们在step1中动态规划求“最大大小”时,可以额外记录一下:

  1. 最大大小是多少
  2. 最大的集合中,最大的数有多大

只需要做如下更改:

vector<int> dp(n, 1);
int maxLength = 0;
int maxVal = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) 
    for (int j = 0; j < i; j++) 
        if (nums[i] % nums[j] == 0) 
            dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
        
    
    if (dp[i] > maxLength) 
        maxLength = dp[i];
        maxVal = nums[i];
    

这样,我们就知道了“答案集合的最大数”、“答案集合的大小”

假如答案集合是[5, 15, 30],那么我们知道的是:

  1. 答案中的最大数是30
  2. 答案集合的大小是3

同时我们也知道了整个dp数组,其中5对应的dp值是115对应的dp值是230对应的dp值是3

因此我们可以从后往前遍历一遍数组(从大到小)

如果遇到某个数对应的dp值恰好等于“maxLength”,并且这个数能被“maxVal”整除,那么就说明这个数是集合中的一个数

更新maxLengthmaxLength - 1,更新maxVal这个数

vector<int> ans(maxLength);
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) 
    if (maxVal % nums[i] == 0 && dp[i] == maxLength) 
        ans[--maxLength] = nums[i];
        maxVal = nums[i];
        if (!maxLength)
            break;
    

同样以答案集合[5, 15, 30]为例:

  1. maxLength = 3, maxVal = 30,找到30时,发现30对应的dp值恰好为3,且30能被30整除。因此我们得到了答案集合中的30,并将maxLength更新为2,将maxVal更新为30
  2. maxLength = 2, maxVal = 30,找到15时,发现15对应的dp值恰好为2,且30能被15整除。因此我们得到了答案集合中的15,并将maxLength更新为1,将maxVal更新为15
  3. maxLength = 1, maxVal = 15,找到5时,发现15对应的dp值恰好为1,且15能被5整除。因此我们得到了答案集合中的5,并将maxLength更新为.,将maxVal更新为5

寻找结束。

  • 时间复杂度 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2),其中 n n n n u m s nums nums的大小
  • 空间复杂度 O ( n ) O(n) O(n)

AC代码

C++

class Solution 
public:
    vector<int> largestDivisibleSubset(vector<int>& nums) 
        int n = nums.size();
        sort(nums.begin(), nums.end());
        vector<int> dp(n, 1);
        int maxLength = 0;
        int maxVal = 0;
        for (int i = 0; i < n; i++) 
            for (int j = 0; j < i; j++) 
                if (nums[i] % nums[j] == 0) 
                    dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
                
            
            if (dp[i] > maxLength) 
                maxLength = dp[i];
                maxVal = nums[i];
            
        
        vector<int> ans(maxLength);
        for (int i = n - 1; i >= 0; i--) 
            if (maxVal % nums[i] == 0 && dp[i] == maxLength) 
                ans[--maxLength] = nums[i];
                maxVal = nums[i];
                if (!maxLength)
                    break;
            
        
        return ans;
    
;

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以上是关于LeetCode 0368. 最大整除子集的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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