960. 删列造序 III

题目描述

给定由 n 个小写字母字符串组成的数组 strs ，其中每个字符串长度相等。

选取一个删除索引序列，对于 strs 中的每个字符串，删除对应每个索引处的字符。

比如，有 strs = ["abcdef","uvwxyz"] ，删除索引序列 {0, 2, 3} ，删除后为 ["bef", "vyz"] 。

假设，我们选择了一组删除索引 answer ，那么在执行删除操作之后，最终得到的数组的行中的 每个元素 都是按字典序排列的（即 (strs[0][0] <= strs[0][1] <= ... <= strs[0][strs[0].length - 1]) 和 (strs[1][0] <= strs[1][1] <= ... <= strs[1][strs[1].length - 1]) ，依此类推）。

请返回 answer.length 的最小可能值 。

示例 1：

输入：strs = ["babca","bbazb"]
输出：3
解释：
删除 0、1 和 4 这三列后，最终得到的数组是 strs = ["bc", "az"]。
这两行是分别按字典序排列的（即，strs[0][0] <= strs[0][1] 且 strs[1][0] <= strs[1][1]）。
注意，strs[0] > strs[1] —— 数组 strs 不一定是按字典序排列的。

示例 2：

输入：strs = ["edcba"]
输出：4
解释：如果删除的列少于 4 列，则剩下的行都不会按字典序排列。

示例 3：

输入：strs = ["ghi","def","abc"]
输出：0
解释：所有行都已按字典序排列。

提示：

n == strs.length
1 <= n <= 100
1 <= strs[i].length <= 100
strs[i] 由小写英文字母组成

解法

方法一：动态规划

我们定义 \(f[i]\) 表示以第 \(i\) 列结尾的最长不下降子序列的长度，初始时 \(f[i] = 1\)，答案即为 \(n - \max(f)\)。

考虑计算 \(f[i]\)，我们可以枚举 \(j < i\)，如果对于所有的字符串 \(s\)，有 \(s[j] \le s[i]\)，那么 \(f[i] = \max(f[i], f[j] + 1)\)。

最后，我们返回 \(n - \max(f)\)。

时间复杂度 \(O(n^2 \times m)\)，空间复杂度 \(O(n)\)。其中 \(n\) 和 \(m\) 分别是数组 \(\textit{strs}\) 每个字符串的长度和数组的长度。

Python3JavaC++GoTypeScriptRust

class Solution:
    def minDeletionSize(self, strs: List[str]) -> int:
        n = len(strs[0])
        f = [1] * n
        for i in range(n):
            for j in range(i):
                if all(s[j] <= s[i] for s in strs):
                    f[i] = max(f[i], f[j] + 1)
        return n - max(f)

class Solution {
    public int minDeletionSize(String[] strs) {
        int n = strs[0].length();
        int[] f = new int[n];
        Arrays.fill(f, 1);
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = 0; j < i; ++j) {
                boolean ok = true;
                for (String s : strs) {
                    if (s.charAt(j) > s.charAt(i)) {
                        ok = false;
                        break;
                    }
                }
                if (ok) {
                    f[i] = Math.max(f[i], f[j] + 1);
                }
            }
        }
        return n - Arrays.stream(f).max().getAsInt();
    }
}

class Solution {
public:
    int minDeletionSize(vector<string>& strs) {
        int n = strs[0].size();
        vector<int> f(n, 1);
        for (int i = 1; i < n; ++i) {
            for (int j = 0; j < i; ++j) {
                if (ranges::all_of(strs, [&](const string& s) { return s[j] <= s[i]; })) {
                    f[i] = max(f[i], f[j] + 1);
                }
            }
        }
        return n - ranges::max(f);
    }
};

func minDeletionSize(strs []string) int {
    n := len(strs[0])
    f := make([]int, n)
    for i := range f {
        f[i] = 1
    }
    for i := 1; i < n; i++ {
        for j := 0; j < i; j++ {
            ok := true
            for _, s := range strs {
                if s[j] > s[i] {
                    ok = false
                    break
                }
            }
            if ok {
                f[i] = max(f[i], f[j]+1)
            }
        }
    }
    return n - slices.Max(f)
}

function minDeletionSize(strs: string[]): number {
    const n = strs[0].length;
    const f: number[] = Array(n).fill(1);
    for (let i = 1; i < n; i++) {
        for (let j = 0; j < i; j++) {
            let ok = true;
            for (const s of strs) {
                if (s[j] > s[i]) {
                    ok = false;
                    break;
                }
            }
            if (ok) {
                f[i] = Math.max(f[i], f[j] + 1);
            }
        }
    }
    return n - Math.max(...f);
}

impl Solution {
    pub fn min_deletion_size(strs: Vec<String>) -> i32 {
        let n = strs[0].len();
        let mut f = vec![1; n];

        for i in 1..n {
            for j in 0..i {
                if strs.iter().all(|s| s.as_bytes()[j] <= s.as_bytes()[i]) {
                    f[i] = f[i].max(f[j] + 1);
                }
            }
        }

        (n - *f.iter().max().unwrap()) as i32
    }
}

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解法

方法一：动态规划

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