news 2026/6/9 23:42:12

leetcode 1458. 两个子序列的最大点积 困难

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
leetcode 1458. 两个子序列的最大点积 困难

给你两个数组nums1nums2

请你返回nums1nums2中两个长度相同的非空子序列的最大点积。

数组的非空子序列是通过删除原数组中某些元素(可能一个也不删除)后剩余数字组成的序列,但不能改变数字间相对顺序。比方说,[2,3,5][1,2,3,4,5]的一个子序列而[1,5,3]不是。

示例 1:

输入:nums1 = [2,1,-2,5], nums2 = [3,0,-6]输出:18解释:从 nums1 中得到子序列 [2,-2] ,从 nums2 中得到子序列 [3,-6] 。 它们的点积为 (2*3 + (-2)*(-6)) = 18 。

示例 2:

输入:nums1 = [3,-2], nums2 = [2,-6,7]输出:21解释:从 nums1 中得到子序列 [3] ,从 nums2 中得到子序列 [7] 。 它们的点积为 (3*7) = 21 。

示例 3:

输入:nums1 = [-1,-1], nums2 = [1,1]输出:-1解释:从 nums1 中得到子序列 [-1] ,从 nums2 中得到子序列 [1] 。 它们的点积为 -1 。

提示:

  • 1 <= nums1.length, nums2.length <= 500
  • -1000 <= nums1[i], nums2[i] <= 1000

点积:

定义a= [a1,a2,…,an]b= [b1,b2,…,bn]的点积为:

这里的Σ指示总和符号。

分析:动态规划,令 dp[i][j] 代表 nums1 前 i 个数,nums2 前 j 个数这两个子序列可以取得的最大点积,可初始化 dp 数组的第一行和第一列为:

dp[1][1]=nums1[0]*nums2[0],

dp[1][i]=max(dp[1][i-1],nums1[0]*nums2[i-1]),

dp[i][1]=max(dp[i-1][1],nums1[i-1]*nums2[0])。

这里代表其中一个数组只取第一个数,另一个数组逐渐取到所有数时可以获得的最大子序列点积。当 i 和 j 都大于 1 时,dp[i][j] 可以由 dp[i-1][j],dp[i][j-1],以及 dp[i-1][j-1] 转移而来,具体来说,即nums1 前 i 个数,nums2 前 j 个数这两个子序列可以取得的最大点积,要么是:

nums1 前 i-1 个数,nums2 前 j 个数的最大点积,或者

nums1 前 i 个数,nums2 前 j-1 个数的最大点积,或者

nums1 前 i-1 个数,nums2 前 j-1 个数的最大点积加上 nums[i]*nums[j]。

可得转移方程:dp[i][j]=max(dp[i-1][j-1]+nums1[i-1]*nums2[j-1],max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]))

注意如果dp[i-1][j-1] 小于零,而 nums1[i-1]*nums2[j-1] 大于 0,那么转移方程中 dp[i-1][j-1]+nums1[i-1]*nums2[j-1] 就要变成 nums1[i-1]*nums2[j-1]。

int maxDotProduct(int* nums1, int nums1Size, int* nums2, int nums2Size) { int ans=0; int dp[510][510]; for(int i=0;i<=500;++i) for(int j=0;j<=500;++j) dp[i][j]=0; dp[1][1]=nums1[0]*nums2[0]; for(int i=2;i<=nums2Size;++i) dp[1][i]=fmax(dp[1][i-1],nums1[0]*nums2[i-1]); for(int i=2;i<=nums1Size;++i) dp[i][1]=fmax(dp[i-1][1],nums1[i-1]*nums2[0]); for(int i=2;i<=nums1Size;++i) { for(int j=2;j<=nums2Size;++j) { int sum=nums1[i-1]*nums2[j-1]; if(sum>0&&dp[i-1][j-1]<0)dp[i][j]=fmax(sum,fmax(dp[i-1][j],dp[i][j-1])); else dp[i][j]=fmax(dp[i-1][j-1]+sum,fmax(dp[i-1][j],dp[i][j-1])); } } return dp[nums1Size][nums2Size]; }
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/6/10 11:44:51

破局制造转型困局:低代码的技术渗透与效能革命

在制造业数字化转型的深水区&#xff0c;“技术落地慢、业务适配难、人才缺口大”三大痛点如同三座大山&#xff0c;让大量企业陷入“投入高、回报低”的转型困境。传统定制开发模式动辄数月的周期、百万级的成本&#xff0c;以及与业务需求脱节的技术实现&#xff0c;根本无法…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 11:46:10

无需CUDA也能玩转语义分割:M2FP CPU版镜像全网首发

无需CUDA也能玩转语义分割&#xff1a;M2FP CPU版镜像全网首发 &#x1f4d6; 项目简介&#xff1a;M2FP 多人人体解析服务&#xff08;WebUI API&#xff09; 在计算机视觉领域&#xff0c;语义分割是实现精细化图像理解的核心技术之一。而在众多应用场景中&#xff0c;多人…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 11:45:53

2026毕业论文一站式编辑器(AI)雷小兔如何白嫖

说实话&#xff0c;现在写论文的时候&#xff0c;脑子里第一时间能想到的编辑器&#xff0c;基本就是雷小兔一站式学术编辑器了。不是说它有多神&#xff0c;而是你一旦用顺了&#xff0c;别的工具就懒得再来回切了。我一开始也是随便搜的&#xff0c;官网是 297.cn 或者 www.l…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 3:01:33

M2FP更新日志解读:新增对中文路径和特殊字符文件的支持

M2FP更新日志解读&#xff1a;新增对中文路径和特殊字符文件的支持 &#x1f4d6; 项目简介&#xff1a;M2FP 多人人体解析服务 在计算机视觉领域&#xff0c;人体解析&#xff08;Human Parsing&#xff09; 是一项关键的细粒度语义分割任务&#xff0c;旨在将图像中的人体分解…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 5:31:48

leetcode 860. Lemonade Change 柠檬水找零-耗时100

Problem: 860. Lemonade Change 柠檬水找零 解题过程 耗时100%&#xff0c;哈希表使用三个整数ch[3]分别表示5、10、20的存数&#xff0c;若收入5则ch[0]&#xff0c;若收入10则判断5的存数是否0&#xff0c;>0则ch[0]–, ch[1]&#xff0c;若收入20则判断 ch[0]0 || (ch[1]…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 11:45:39

实时性能优化:M2FP的线程池配置指南

实时性能优化&#xff1a;M2FP的线程池配置指南 &#x1f4cc; 背景与挑战&#xff1a;多人人体解析服务的并发瓶颈 随着视觉AI在虚拟试衣、动作分析、智能安防等场景中的广泛应用&#xff0c;多人人体解析&#xff08;Multi-person Human Parsing&#xff09; 成为一项关键基础…

作者头像 李华