LC 646. 最长数对链

题目描述

这是 LeetCode 上的 646. 最长数对链 ，难度为 中等。

给出 n 个数对。

在每一个数对中，第一个数字总是比第二个数字小。

现在，我们定义一种跟随关系，当且仅当 b < c 时，数对 $(c, d)$ 才可以跟在 $(a, b)$ 后面。我们用这种形式来构造一个数对链。

给定一个数对集合，找出能够形成的最长数对链的长度。你不需要用到所有的数对，你可以以任何顺序选择其中的一些数对来构造。

示例：

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输入：[[1,2], [2,3], [3,4]]

输出：2

解释：最长的数对链是 [1,2] -> [3,4]

提示：

  • 给出数对的个数在 $[1, 1000]$ 范围内。

排序 + 贪心 DP

起始先将 pairs 根据第一维排升序（或直接双关键字排升序）。

考虑定义 $f[i]$ 为以 $pairs[i]$ 为结尾的最长数对链长度，所有 $f[i]$ 中的最大值为答案。

不失一般性考虑 $f[i]$ 该如何转移：不难发现 $f[i]$ 为所有满足「下标范围在 $[0, i - 1]$，且 $pairs[j][1] < pairs[i][0]$」条件的 $f[j] + 1$ 的最大值。

但实际上，我们只需要从 $j = i - 1$ 开始往回找，找到第一个满足 $pairs[j][1] < pairs[i][0]$ 的位置 $j$ 即可。

容易证明该做法的正确性：假设贪心解（该做法）找到的位置 $j$ 不是最优位置，即存在比 $j$ 更小的合法下标 $j’$ 满足 $f[j’] > f[j]$。根据我们的排序规则必然有 $pairs[j’][0] <= pairs[j][0]$ 的性质，则可知 $pairs[j]$ 必然可以代替 $pairs[j’]$ 接在原本以 $pairs[j’]$ 为结尾的最优数链上（最优数链长度不变，结果不会变差），则至少有 $f[j’] = f[j]$。

Java 代码：

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class Solution {
    public int findLongestChain(int[][] pairs) {
        Arrays.sort(pairs, (a,b)->a[0]-b[0]);
        int n = pairs.length, ans = 1;
        int[] f = new int[n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            f[i] = 1;
            for (int j = i - 1; j >= 0 && f[i] == 1; j--) {
                if (pairs[j][1] < pairs[i][0]) f[i] = f[j] + 1;
            }
            ans = Math.max(ans, f[i]);
        }
        return ans;
    }
}

C++ 代码：
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class Solution {
public:
    int findLongestChain(vector<vector<int>>& pairs) {
        sort(pairs.begin(), pairs.end());
        int n = pairs.size(), ans = 1;
        vector<int> f(n, 1);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            f[i] = 1;
            for (int j = i - 1; j >= 0 && f[i] == 1; j--) {
                if (pairs[j][1] < pairs[i][0]) f[i] = f[j] + 1;
            }
            ans = max(ans, f[i]);
        }
        return ans;
    }
};

Python 代码：
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class Solution:
    def findLongestChain(self, pairs: List[List[int]]) -> int:
        pairs.sort()
        n, ans = len(pairs), 1
        f = [1] * n
        for i in range(n):
            j = i - 1
            while j >= 0 and f[i] == 1:
                if pairs[j][1] < pairs[i][0]:
                    f[i] = f[j] + 1
                j -= 1
            ans = max(ans, f[i])
        return ans

TypeScript 代码：
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function findLongestChain(pairs: number[][]): number {
    pairs.sort((a, b) => a[0] - b[0]);
    let n = pairs.length, ans = 1;
    const f: number[] = new Array(n).fill(1);    
    for (let i = 0; i < n; i++) {
        f[i] = 1;
        for (let j = i - 1; j >= 0 && f[i] == 1; j--) {
            if (pairs[j][1] < pairs[i][0]) f[i] = f[j] + 1;
        }
        ans = Math.max(ans, f[i]);
    }
    return ans;
};

  • 时间复杂度：排序的复杂度为 $O(n\log{n})$；不考虑剪枝效果 DP 复杂度为 $O(n^2)$。整体复杂度为 $O(n^2)$
  • 空间复杂度：$O(n)$

排序 + 贪心 DP（优化转移）

根据上述分析，我们知道对于一个特定的 $pairs[i]$ 而言，其所有合法（满足条件 $pairs[j][1] < pairs[i][0]$）的前驱状态 $f[j]$ 必然是非单调递增的。

根据 LIS 问题的贪心解的思路，我们可以额外使用一个数组记录下特定长度数链的最小结尾值，从而实现二分找前驱状态。

具体的，创建 $g$ 数组，其中 $g[len] = x$ 代表数链长度为 $len$ 时结尾元素的第二维最小值为 $x$。

如此一来，当我们要找 $f[i]$ 的前驱状态时，等价于在 $g$ 数组中找满足「小于 $pairs[i][0]$」的最大下标。同时，我们不再需要显式维护 $f$ 数组，只需要边转移变更新答案即可。

不了解 LIS 问题的同学可以看前置 🧀 : LCS 问题与 LIS 问题的相互关系，以及 LIS 问题的最优解证明 🎉🎉🎉

Java 代码：

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class Solution {
    public int findLongestChain(int[][] pairs) {
        Arrays.sort(pairs, (a,b)->a[0]-b[0]);
        int n = pairs.length, ans = 1;
        int[] g = new int[n + 10];
        Arrays.fill(g, 0x3f3f3f3f);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int l = 1, r = i + 1;
            while (l < r) {
                int mid = l + r >> 1;
                if (g[mid] >= pairs[i][0]) r = mid;
                else l = mid + 1;
            }
            g[r] = Math.min(g[r], pairs[i][1]);
            ans = Math.max(ans, r);
        }
        return ans;
    }
}

C++ 代码：
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class Solution {
public:
    int findLongestChain(vector<vector<int>>& pairs) {
        sort(pairs.begin(), pairs.end());
        int n = pairs.size(), ans = 1;
        vector<int> g(n + 10, 0x3f3f3f3f);
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            int l = 1, r = i + 1;
            while (l < r) {
                int mid = l + r >> 1;
                if (g[mid] >= pairs[i][0]) r = mid;
                else l = mid + 1;
            }
            g[r] = min(g[r], pairs[i][1]);
            ans = max(ans, r);
        }
        return ans;
    }
};

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class Solution:
    def findLongestChain(self, pairs: List[List[int]]) -> int:
        pairs.sort()
        n, ans = len(pairs), 1
        g = [0x3f3f3f3f] * (n + 10)
        for i in range(n):
            l, r = 1, i + 1
            while l < r:
                mid = l + r >> 1
                if g[mid] >= pairs[i][0]:
                    r = mid
                else:
                    l = mid + 1
            g[r] = min(g[r], pairs[i][1])
            ans = max(ans, r)
        return ans

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function findLongestChain(pairs: number[][]): number {
    pairs.sort((a, b) => a[0] - b[0]);
    let n = pairs.length, ans = 1;
    const g: number[] = new Array(n + 10).fill(0x3f3f3f3f);
    for (let i = 0; i < n; i++) {
        let l = 1, r = i + 1;
        while (l < r) {
            const mid = l + r >> 1;
            if (g[mid] >= pairs[i][0]) r = mid;    
            else l = mid + 1; 
        }
        g[r] = Math.min(g[r], pairs[i][1]);
        ans = Math.max(ans, r);
    }
    return ans;
};

  • 时间复杂度：排序的复杂度为 $O(n\log{n})$；DP 复杂度为 $O(n\log{n})$。整体复杂度为 $O(n\log{n})$
  • 空间复杂度：$O(n)$

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.646 篇，系列开始于 2021/01/01，截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目，部分是有锁题，我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面，除了讲解解题思路以外，还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。

在仓库地址里，你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。