NC138:矩阵最长递增路径
矩阵最长递增路径
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解法1:记忆化+深度优先
链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-path-in-a-matrix/solution/javashi-xian-shen-du-you-xian-chao-ji-jian-dan-yi-/
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---先从一个格子开始找,对比它4周的格子,有没有比它小的,如果有,比如有A,B,C三个格子都比它小,那么当前格子的最大连续递增长度就是这3个格子的最大连续递增长度中的最大值+1(有点绕,多读两遍应该就可以理解了),那么A,B,C的最大长度从哪里来呢,答案肯定是递归去找,直到找到一个比它四周都小的格子,当前格子长度就定为1,至此,整个思路就缕清了,需要用一个与matrix一样大小的数组来存放每一个格子的最大递增长度
时间复杂度:O(mn) 需要将整个数组遍历一遍,由于有visited记录,不会重复遍历
空间复杂度:O(mn) 需要一个与matrix同样大小的数组,记录已经访问过的格子
class Solution { public int solve(int[][] matrix) { if(matrix.length == 0){ return 0; } //visited有两个作用:1.判断是否访问过,2.存储当前格子的最长递增长度 int[][] visited = new int[matrix.length][matrix[0].length]; int max = 0; for(int i=0; i<matrix.length; i++){ for(int j=0; j<matrix[0].length; j++){ if(visited[i][j] == 0){ //这里先做一次比较找出max,可以避免最后再去遍历一个visited数组 max = Math.max(max, dfs(i, j, matrix, visited)); } //max = Math.max(max, visited[i][j]); } } return max; } public int dfs(int i, int j, int[][] matrix, int[][] visited){ if(i < 0 || i >= matrix.length || j < 0 || j >= matrix[0].length){ return 0; } if(visited[i][j] > 0){ return visited[i][j]; } int max = 0; //这里分别去判断4周是否比当前数小,然后去递归遍历 if(i - 1 >= 0 && matrix[i-1][j] < matrix[i][j]){ max = Math.max(max, dfs(i-1, j, matrix, visited)); } if(i + 1 < matrix.length && matrix[i+1][j] < matrix[i][j]){ max = Math.max(max, dfs(i+1, j, matrix, visited)); } if(j - 1 >= 0 && matrix[i][j-1] < matrix[i][j]){ max = Math.max(max, dfs(i, j-1, matrix, visited)); } if(j + 1 < matrix[0].length && matrix[i][j+1] < matrix[i][j]){ max = Math.max(max, dfs(i, j+1, matrix, visited)); } visited[i][j] = max+1; return max+1; } }
解法2:拓扑排序+深度优先
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import java.util.*; public class Solution { /** * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可 * 递增路径的最大长度 * @param matrix int整型二维数组 描述矩阵的每个数 * @return int整型 */ int[][] dp; int[] dirs = new int[]{0,1,0,-1,0}; int m, n; public int solve (int[][] matrix) { // write code here int max = 1; m = matrix.length; n = matrix[0].length; dp = new int[m][n]; for(int i = 0; i < m; i++) { for(int j = 0; j < n; j++) { max = Math.max(max, dfs(matrix, i, j)); } } return max; } private int dfs(int[][] matrix, int x, int y) { if(dp[x][y] != 0) { return dp[x][y]; } dp[x][y] = 1; for(int k = 0; k < 4; k++) { int nx = x + dirs[k]; int ny = y + dirs[k+1]; if(nx>=0 && nx<m && ny>=0 && ny<n && matrix[nx][ny] < matrix[x][y]) { dp[x][y] = Math.max(dp[x][y], 1+dfs(matrix, nx, ny)); } } return dp[x][y]; } }
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