【Leetcode】718. Maximum Length of Repeated Subarray

動態規劃裏的最長公共子串問題
1.0代碼

class Solution(object):
    def findLength(self, A, B):
        """
        :type A: List[int]
        :type B: List[int]
        :rtype: int
        """
        #設置dp矩陣
        dp = [[0 for row in range(len(A))] for _ in range(len(B))]
        max_ = 0
        for i,v in enumerate(A):
            if B[0] == v:
                dp[0][i] = 1
        for i,v in enumerate(B):
            if A[0] == v:
                dp[i][0] = 1
        #如果有相同的字符，則根據dp矩陣左上角數字加一以表示連續性
        for i in range(1,len(B)):
            for j in range(1,len(A)):
                if B[i] == A[j]:
                    dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
                    max_ = max(dp[i][j],max_)
        return max_
            

自己寫的第一版代碼巨費時。
這個用dp算法比較耗時，但是可以作爲dp算法的入門題來理解一下

#max_ = max(dp[i][j],max_)
max_ = max_ if dp[i][j] <max_ else dp[i][j]

參考discuss發現max函數雖然美觀但是費時，多了大約400ms,不如直接去比較