Dado um matriz matriz[] de tamanho m a tarefa é encontrar subsequência mais longa tal que o diferença absoluta entre elementos adjacentes é 1.
Exemplos:
Entrada: arr[] = [10 9 4 5 4 8 6]
Saída: 3
Explicação: As três subsequências possíveis de comprimento 3 são [10 9 8] [4 5 4] e [4 5 6] onde os elementos adjacentes têm uma diferença absoluta de 1. Nenhuma subsequência válida de comprimento maior pode ser formada.
Entrada: arr[] = [1 2 3 4 5]
Saída: 5
Explicação: Todos os elementos podem ser incluídos na subsequência válida.
Usando Recursão - O(2^n) Tempo e O(n) Espaço
C++Para o abordagem recursiva vamos considerar dois casos em cada etapa:
- Se o elemento satisfizer a condição (o diferença absoluta entre elementos adjacentes é 1) nós incluir na subsequência e passar para o próximo elemento.
- senão nós pular o atual elemento e passar para o próximo.
Matematicamente o relação de recorrência será parecido com o seguinte:
string em java
- mais longoSubseq(arr idx anterior) = max(longestSubseq(arr idx + 1 anterior) 1 + mais longoSubseq(arr idx + 1 idx))
Caso básico:
- Quando idx == arr.size() nós temos alcançado o final da matriz então retornar 0 (uma vez que não podem ser incluídos mais elementos).
// C++ program to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements is one using // recursion. #include using namespace std; int subseqHelper(int idx int prev vector<int>& arr) { // Base case: if index reaches the end of the array if (idx == arr.size()) { return 0; } // Skip the current element and move to the next index int noTake = subseqHelper(idx + 1 prev arr); // Take the current element if the condition is met int take = 0; if (prev == -1 || abs(arr[idx] - arr[prev]) == 1) { take = 1 + subseqHelper(idx + 1 idx arr); } // Return the maximum of the two options return max(take noTake); } // Function to find the longest subsequence int longestSubseq(vector<int>& arr) { // Start recursion from index 0 // with no previous element return subseqHelper(0 -1 arr); } int main() { vector<int> arr = {10 9 4 5 4 8 6}; cout << longestSubseq(arr); return 0; }
Java // Java program to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements is one using // recursion. import java.util.ArrayList; class GfG { // Helper function to recursively find the subsequence static int subseqHelper(int idx int prev ArrayList<Integer> arr) { // Base case: if index reaches the end of the array if (idx == arr.size()) { return 0; } // Skip the current element and move to the next index int noTake = subseqHelper(idx + 1 prev arr); // Take the current element if the condition is met int take = 0; if (prev == -1 || Math.abs(arr.get(idx) - arr.get(prev)) == 1) { take = 1 + subseqHelper(idx + 1 idx arr); } // Return the maximum of the two options return Math.max(take noTake); } // Function to find the longest subsequence static int longestSubseq(ArrayList<Integer> arr) { // Start recursion from index 0 // with no previous element return subseqHelper(0 -1 arr); } public static void main(String[] args) { ArrayList<Integer> arr = new ArrayList<>(); arr.add(10); arr.add(9); arr.add(4); arr.add(5); arr.add(4); arr.add(8); arr.add(6); System.out.println(longestSubseq(arr)); } }
Python # Python program to find the longest subsequence such that # the difference between adjacent elements is one using # recursion. def subseq_helper(idx prev arr): # Base case: if index reaches the end of the array if idx == len(arr): return 0 # Skip the current element and move to the next index no_take = subseq_helper(idx + 1 prev arr) # Take the current element if the condition is met take = 0 if prev == -1 or abs(arr[idx] - arr[prev]) == 1: take = 1 + subseq_helper(idx + 1 idx arr) # Return the maximum of the two options return max(take no_take) def longest_subseq(arr): # Start recursion from index 0 # with no previous element return subseq_helper(0 -1 arr) if __name__ == '__main__': arr = [10 9 4 5 4 8 6] print(longest_subseq(arr))
C# // C# program to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements is one using // recursion. using System; using System.Collections.Generic; class GfG { // Helper function to recursively find the subsequence static int SubseqHelper(int idx int prev List<int> arr) { // Base case: if index reaches the end of the array if (idx == arr.Count) { return 0; } // Skip the current element and move to the next index int noTake = SubseqHelper(idx + 1 prev arr); // Take the current element if the condition is met int take = 0; if (prev == -1 || Math.Abs(arr[idx] - arr[prev]) == 1) { take = 1 + SubseqHelper(idx + 1 idx arr); } // Return the maximum of the two options return Math.Max(take noTake); } // Function to find the longest subsequence static int LongestSubseq(List<int> arr) { // Start recursion from index 0 // with no previous element return SubseqHelper(0 -1 arr); } static void Main(string[] args) { List<int> arr = new List<int> { 10 9 4 5 4 8 6 }; Console.WriteLine(LongestSubseq(arr)); } }
JavaScript // JavaScript program to find the longest subsequence // such that the difference between adjacent elements // is one using recursion. function subseqHelper(idx prev arr) { // Base case: if index reaches the end of the array if (idx === arr.length) { return 0; } // Skip the current element and move to the next index let noTake = subseqHelper(idx + 1 prev arr); // Take the current element if the condition is met let take = 0; if (prev === -1 || Math.abs(arr[idx] - arr[prev]) === 1) { take = 1 + subseqHelper(idx + 1 idx arr); } // Return the maximum of the two options return Math.max(take noTake); } function longestSubseq(arr) { // Start recursion from index 0 // with no previous element return subseqHelper(0 -1 arr); } const arr = [10 9 4 5 4 8 6]; console.log(longestSubseq(arr));
Saída
3
Usando DP de cima para baixo (memoização ) - O(n^2) Tempo e O(n^2) Espaço
Se observarmos com atenção, podemos observar que a solução recursiva acima contém as duas propriedades a seguir de Programação Dinâmica :
1. Subestrutura ideal: A solução para encontrar a subsequência mais longa tal que diferença entre elementos adjacentes é possível derivar das soluções ótimas de subproblemas menores. Especificamente para qualquer dado idx (índice atual) e anterior (índice anterior na subsequência) podemos expressar a relação recursiva da seguinte forma:
- subseqHelper(idx anterior) = max(subseqHelper(idx + 1 anterior) 1 + subseqHelper(idx + 1 idx))
2. Subproblemas sobrepostos: Ao implementar um recursivo abordagem para resolver o problema, observamos que muitos subproblemas são computados múltiplas vezes. Por exemplo, ao calcular subseqHelper(0 -1) para uma matriz arr = [10 9 4 5] o subproblema subseqHelper(2 -1) pode ser computado múltiplo vezes. Para evitar esta repetição utilizamos memoização para armazenar os resultados de subproblemas previamente computados.
A solução recursiva envolve dois parâmetros:
- idx (o índice atual na matriz).
- anterior (o índice do último elemento incluído na subsequência).
Precisamos rastrear ambos os parâmetros então criamos um Memorando de matriz 2D de tamanho (n) x (n+1) . Inicializamos o Memorando de array 2D com -1 para indicar que nenhum subproblema foi calculado ainda. Antes de calcular um resultado, verificamos se o valor em memorando[idx][anterior+1] é -1. Se for, calculamos e loja o resultado. Caso contrário, retornaremos o resultado armazenado.
C++// C++ program to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements is one using // recursion with memoization. #include using namespace std; // Helper function to recursively find the subsequence int subseqHelper(int idx int prev vector<int>& arr vector<vector<int>>& memo) { // Base case: if index reaches the end of the array if (idx == arr.size()) { return 0; } // Check if the result is already computed if (memo[idx][prev + 1] != -1) { return memo[idx][prev + 1]; } // Skip the current element and move to the next index int noTake = subseqHelper(idx + 1 prev arr memo); // Take the current element if the condition is met int take = 0; if (prev == -1 || abs(arr[idx] - arr[prev]) == 1) { take = 1 + subseqHelper(idx + 1 idx arr memo); } // Store the result in the memo table return memo[idx][prev + 1] = max(take noTake); } // Function to find the longest subsequence int longestSubseq(vector<int>& arr) { int n = arr.size(); // Create a memoization table initialized to -1 vector<vector<int>> memo(n vector<int>(n + 1 -1)); // Start recursion from index 0 with no previous element return subseqHelper(0 -1 arr memo); } int main() { // Input array of integers vector<int> arr = {10 9 4 5 4 8 6}; cout << longestSubseq(arr); return 0; }
Java // Java program to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements is one using // recursion with memoization. import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; class GfG { // Helper function to recursively find the subsequence static int subseqHelper(int idx int prev ArrayList<Integer> arr int[][] memo) { // Base case: if index reaches the end of the array if (idx == arr.size()) { return 0; } // Check if the result is already computed if (memo[idx][prev + 1] != -1) { return memo[idx][prev + 1]; } // Skip the current element and move to the next index int noTake = subseqHelper(idx + 1 prev arr memo); // Take the current element if the condition is met int take = 0; if (prev == -1 || Math.abs(arr.get(idx) - arr.get(prev)) == 1) { take = 1 + subseqHelper(idx + 1 idx arr memo); } // Store the result in the memo table memo[idx][prev + 1] = Math.max(take noTake); // Return the stored result return memo[idx][prev + 1]; } // Function to find the longest subsequence static int longestSubseq(ArrayList<Integer> arr) { int n = arr.size(); // Create a memoization table initialized to -1 int[][] memo = new int[n][n + 1]; for (int[] row : memo) { Arrays.fill(row -1); } // Start recursion from index 0 // with no previous element return subseqHelper(0 -1 arr memo); } public static void main(String[] args) { ArrayList<Integer> arr = new ArrayList<>(); arr.add(10); arr.add(9); arr.add(4); arr.add(5); arr.add(4); arr.add(8); arr.add(6); System.out.println(longestSubseq(arr)); } }
Python # Python program to find the longest subsequence such that # the difference between adjacent elements is one using # recursion with memoization. def subseq_helper(idx prev arr memo): # Base case: if index reaches the end of the array if idx == len(arr): return 0 # Check if the result is already computed if memo[idx][prev + 1] != -1: return memo[idx][prev + 1] # Skip the current element and move to the next index no_take = subseq_helper(idx + 1 prev arr memo) # Take the current element if the condition is met take = 0 if prev == -1 or abs(arr[idx] - arr[prev]) == 1: take = 1 + subseq_helper(idx + 1 idx arr memo) # Store the result in the memo table memo[idx][prev + 1] = max(take no_take) # Return the stored result return memo[idx][prev + 1] def longest_subseq(arr): n = len(arr) # Create a memoization table initialized to -1 memo = [[-1 for _ in range(n + 1)] for _ in range(n)] # Start recursion from index 0 with # no previous element return subseq_helper(0 -1 arr memo) if __name__ == '__main__': arr = [10 9 4 5 4 8 6] print(longest_subseq(arr))
C# // C# program to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements is one using // recursion with memoization. using System; using System.Collections.Generic; class GfG { // Helper function to recursively find the subsequence static int SubseqHelper(int idx int prev List<int> arr int[] memo) { // Base case: if index reaches the end of the array if (idx == arr.Count) { return 0; } // Check if the result is already computed if (memo[idx prev + 1] != -1) { return memo[idx prev + 1]; } // Skip the current element and move to the next index int noTake = SubseqHelper(idx + 1 prev arr memo); // Take the current element if the condition is met int take = 0; if (prev == -1 || Math.Abs(arr[idx] - arr[prev]) == 1) { take = 1 + SubseqHelper(idx + 1 idx arr memo); } // Store the result in the memoization table memo[idx prev + 1] = Math.Max(take noTake); // Return the stored result return memo[idx prev + 1]; } // Function to find the longest subsequence static int LongestSubseq(List<int> arr) { int n = arr.Count; // Create a memoization table initialized to -1 int[] memo = new int[n n + 1]; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j <= n; j++) { memo[i j] = -1; } } // Start recursion from index 0 with no previous element return SubseqHelper(0 -1 arr memo); } static void Main(string[] args) { List<int> arr = new List<int> { 10 9 4 5 4 8 6 }; Console.WriteLine(LongestSubseq(arr)); } }
JavaScript // JavaScript program to find the longest subsequence // such that the difference between adjacent elements // is one using recursion with memoization. function subseqHelper(idx prev arr memo) { // Base case: if index reaches the end of the array if (idx === arr.length) { return 0; } // Check if the result is already computed if (memo[idx][prev + 1] !== -1) { return memo[idx][prev + 1]; } // Skip the current element and move to the next index let noTake = subseqHelper(idx + 1 prev arr memo); // Take the current element if the condition is met let take = 0; if (prev === -1 || Math.abs(arr[idx] - arr[prev]) === 1) { take = 1 + subseqHelper(idx + 1 idx arr memo); } // Store the result in the memoization table memo[idx][prev + 1] = Math.max(take noTake); // Return the stored result return memo[idx][prev + 1]; } function longestSubseq(arr) { let n = arr.length; // Create a memoization table initialized to -1 let memo = Array.from({ length: n } () => Array(n + 1).fill(-1)); // Start recursion from index 0 with no previous element return subseqHelper(0 -1 arr memo); } const arr = [10 9 4 5 4 8 6]; console.log(longestSubseq(arr));
Saída
3
Usando DP de baixo para cima (tabulação) - Sobre) Tempo e Sobre) Espaço
A abordagem é semelhante à recursivo método, mas em vez de decompor o problema recursivamente, construímos iterativamente a solução em um maneira de baixo para cima.
Em vez de usar recursão, utilizamos um mapa de hash tabela de programação dinâmica baseada (dp) para armazenar o comprimentos das subsequências mais longas. Isso nos ajuda a calcular e atualizar com eficiência o subsequência comprimentos para todos os valores possíveis dos elementos da matriz.
C++Relação de Programação Dinâmica:
dp[x] representa o comprimento da subsequência mais longa terminando com o elemento x.
Para cada elemento arr[eu] na matriz: Se arr[i] + 1 ou arr[i] - 1 existe em dp:
- dp[arr[i]] = 1 + máx(dp[arr[i] + 1] dp[arr[i] - 1]);
Isso significa que podemos estender as subsequências que terminam com arr[i] + 1 ou arr[i] - 1 por incluindo arr[i].
Caso contrário, inicie uma nova subsequência:
- dp[arr[i]] = 1;
// C++ program to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements is one using // Tabulation. #include using namespace std; int longestSubseq(vector<int>& arr) { int n = arr.size(); // Base case: if the array has only // one element if (n == 1) { return 1; } // Map to store the length of the longest subsequence unordered_map<int int> dp; int ans = 1; // Loop through the array to fill the map // with subsequence lengths for (int i = 0; i < n; ++i) { // Check if the current element is adjacent // to another subsequence if (dp.count(arr[i] + 1) > 0 || dp.count(arr[i] - 1) > 0) { dp[arr[i]] = 1 + max(dp[arr[i] + 1] dp[arr[i] - 1]); } else { dp[arr[i]] = 1; } // Update the result with the maximum // subsequence length ans = max(ans dp[arr[i]]); } return ans; } int main() { vector<int> arr = {10 9 4 5 4 8 6}; cout << longestSubseq(arr); return 0; }
Java // Java code to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements // is one using Tabulation. import java.util.HashMap; import java.util.ArrayList; class GfG { static int longestSubseq(ArrayList<Integer> arr) { int n = arr.size(); // Base case: if the array has only one element if (n == 1) { return 1; } // Map to store the length of the longest subsequence HashMap<Integer Integer> dp = new HashMap<>(); int ans = 1; // Loop through the array to fill the map // with subsequence lengths for (int i = 0; i < n; ++i) { // Check if the current element is adjacent // to another subsequence if (dp.containsKey(arr.get(i) + 1) || dp.containsKey(arr.get(i) - 1)) { dp.put(arr.get(i) 1 + Math.max(dp.getOrDefault(arr.get(i) + 1 0) dp.getOrDefault(arr.get(i) - 1 0))); } else { dp.put(arr.get(i) 1); } // Update the result with the maximum // subsequence length ans = Math.max(ans dp.get(arr.get(i))); } return ans; } public static void main(String[] args) { ArrayList<Integer> arr = new ArrayList<>(); arr.add(10); arr.add(9); arr.add(4); arr.add(5); arr.add(4); arr.add(8); arr.add(6); System.out.println(longestSubseq(arr)); } }
Python # Python code to find the longest subsequence such that # the difference between adjacent elements is # one using Tabulation. def longestSubseq(arr): n = len(arr) # Base case: if the array has only one element if n == 1: return 1 # Dictionary to store the length of the # longest subsequence dp = {} ans = 1 for i in range(n): # Check if the current element is adjacent to # another subsequence if arr[i] + 1 in dp or arr[i] - 1 in dp: dp[arr[i]] = 1 + max(dp.get(arr[i] + 1 0) dp.get(arr[i] - 1 0)) else: dp[arr[i]] = 1 # Update the result with the maximum # subsequence length ans = max(ans dp[arr[i]]) return ans if __name__ == '__main__': arr = [10 9 4 5 4 8 6] print(longestSubseq(arr))
C# // C# code to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements // is one using Tabulation. using System; using System.Collections.Generic; class GfG { static int longestSubseq(List<int> arr) { int n = arr.Count; // Base case: if the array has only one element if (n == 1) { return 1; } // Map to store the length of the longest subsequence Dictionary<int int> dp = new Dictionary<int int>(); int ans = 1; // Loop through the array to fill the map with // subsequence lengths for (int i = 0; i < n; ++i) { // Check if the current element is adjacent to // another subsequence if (dp.ContainsKey(arr[i] + 1) || dp.ContainsKey(arr[i] - 1)) { dp[arr[i]] = 1 + Math.Max(dp.GetValueOrDefault(arr[i] + 1 0) dp.GetValueOrDefault(arr[i] - 1 0)); } else { dp[arr[i]] = 1; } // Update the result with the maximum // subsequence length ans = Math.Max(ans dp[arr[i]]); } return ans; } static void Main(string[] args) { List<int> arr = new List<int> { 10 9 4 5 4 8 6 }; Console.WriteLine(longestSubseq(arr)); } }
JavaScript // Function to find the longest subsequence such that // the difference between adjacent elements // is one using Tabulation. function longestSubseq(arr) { const n = arr.length; // Base case: if the array has only one element if (n === 1) { return 1; } // Object to store the length of the // longest subsequence let dp = {}; let ans = 1; // Loop through the array to fill the object // with subsequence lengths for (let i = 0; i < n; i++) { // Check if the current element is adjacent to // another subsequence if ((arr[i] + 1) in dp || (arr[i] - 1) in dp) { dp[arr[i]] = 1 + Math.max(dp[arr[i] + 1] || 0 dp[arr[i] - 1] || 0); } else { dp[arr[i]] = 1; } // Update the result with the maximum // subsequence length ans = Math.max(ans dp[arr[i]]); } return ans; } const arr = [10 9 4 5 4 8 6]; console.log(longestSubseq(arr));
Saída
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