My code:
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
public class Solution {
public List<Integer> largestDivisibleSubset(int[] nums) {
List<Integer> ret = new ArrayList<Integer>();
if (nums == null || nums.length == 0) {
return ret;
}
Arrays.sort(nums);
HashMap<Integer, List<List<Integer>>> dp = new HashMap<>();
List<Integer> sublist = new ArrayList<Integer>();
sublist.add(nums[0]);
List<List<Integer>> list = new ArrayList<>();
list.add(sublist);
dp.put(0, list);
for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
List<List<Integer>> currList = dp.get(i - 1);
Integer curr = new Integer(nums[i]);
boolean belongToSomething = false;
for (List<Integer> l : currList) {
boolean excluded = false;
for (Integer prev : l) {
if (curr.intValue() % prev.intValue() != 0) {
excluded = true;
break;
}
}
if (!excluded) {
belongToSomething = true;
l.add(curr);
}
}
if (!belongToSomething) {
List<Integer> newList = new ArrayList<Integer>();
newList.add(curr);
for (int j = 0; j < i; j++) {
boolean canInsert = true;
for (Integer temp : newList) {
if (temp % nums[j] != 0 && nums[j] % temp != 0) {
canInsert = false;
break;
}
}
if (canInsert) {
newList.add(nums[j]);
}
}
currList.add(newList);
}
dp.put(i, currList);
}
int max = 0;
for (List<Integer> currList : dp.get(nums.length - 1)) {
if (currList.size() >= max) {
max = currList.size();
ret = currList;
}
}
return ret;
}
}
這道題目自己硬是做完了。
雖然很丑。
我的思想是,DP
把數塞進去。
分組。
比如
dp[i] 對應了 一個 List<List<String>>
里面有 截止到 i 時,所有的可以整除的組合,or group
然后新進來一個數時,先去和所有的group進行比較。哪個group可以容得下他,就加進去。可以加入多個group
如果最后一個都沒加進去,就自成一派。和之前的所有數字比較,做出一個新的 group.
然而這樣子做,整體的代碼很繁瑣,涉及到太多的遍歷。
時間復雜度,空間復雜度都很大。
然后我在想,到底哪里浪費時間了??
我發現,我每次會把所有的group都保存起來。遍歷的時候也是遍歷所有的group。到后面group會越來越多,花的時間會越來越多。
真的有這個必要嗎??
完全沒有。
我只用保存下長度最長的group
當新加入一個元素的時候,只會有兩種情況。
- 新加入的元素同樣可以融入之前的最長group
- 新加入的元素不能融入,然后自己做出了1個group。如果長度小于原長度,則繼續保持原group。否則,就更新到新的group
這樣子做,肯定能簡單很多。
然后看了下答案。
發現更加簡單。
My code:
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class Solution {
public List<Integer> largestDivisibleSubset(int[] nums) {
List<Integer> ret = new ArrayList<Integer>();
if (nums == null || nums.length == 0) {
return ret;
}
Arrays.sort(nums);
int n = nums.length;
int[] dp = new int[n];
dp[0] = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = i - 1; j >= 0; j--) {
if (nums[i] % nums[j] == 0) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
}
int maxIndex = 0;
for (int i = 1; i < n; i++) {
maxIndex = (dp[i] > dp[maxIndex] ? i : maxIndex);
}
int temp = nums[maxIndex];
int prev = dp[maxIndex] + 1;
for (int i = maxIndex; i >= 0; i--) {
if (temp % nums[i] == 0 && dp[i] + 1 == prev) {
ret.add(nums[i]);
temp = nums[i];
prev = dp[i];
}
}
return ret;
}
public static void main(String[] args) {
Solution test = new Solution();
int[] nums = new int[]{1, 2, 4, 8, 9, 72};
List<Integer> ret = test.largestDivisibleSubset(nums);
for (Integer temp : ret) {
System.out.print(temp + "_");
}
}
}
reference:
https://discuss.leetcode.com/topic/49741/easy-understood-java-dp-solution-in-28ms-with-o-n-2-time/7
這里的答案是錯的!!!需要看我改寫后的代碼
他就是先找出導致最長長度的那個index
然后再從他開始,把這個group給恢復了。
復雜度是 O(n ^ 2)
空間復雜度是: O(n)
比我之前的簡單了很多。
感覺時間有點來不及了。自己的效率也不高。
一直想著剛回學校沒多久,慢慢適應,慢慢提高強度。
但其實哪有那么多時間給你等。
以后吃飯什么的少花點時間吧。
Anyway, Good luck, Richardo! -- 08/28/2016