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class Solution {public:/**思路:1.分析题意:1  2  3  6  7  41  2  6  7  4  3这里我们先遇到的1 2 但后来我们又遇见了6 7 4 那么我们的要的答案就是动态变化的2.动态规划五步走1>:确定dp数组以及下标的含义dp[i][j] 表示 以下标i-1结尾的A数组和以下标j-1结束的B数组的  最长重复子数组长度这里我们用i-1和j-1 主要是考虑当我们比较最后一个元素的时候即: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;//如果最后一个元素相等的话 那么//dp[i-1][j-1]表示的是我们累加的最后一个元素2>:确定dp数组的状态递推公式在这个组成的二维矩阵中  我们是需要 左上角的值进行累加  因为我们是要求的是连续的长度所以 dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;//dp[i-1][j-1] 就是左上角的值3>:确定dp数组的初始化初始化为0即可4>确定dp数组的遍历顺序外层A数组  内层B数组5>:举例验证dp数组下标范围  0  1  2  3  4  5数组下标范围     0  1  2  3  4   1  2  3  2  10  0  0  0  0  03  0  0  0  1  0  02  0  0  1  0  2  01  0  1  0  0  0  34  0  0  0  0  0  07  0  0  0  0  0  0我们之所以将dp数组的范围扩大一位  是因为我们求取第一个值相等的时候  需要用到dp[i-1][j-1]也就是左上角的值，所以我们扩大一位那么与之一块改变的还需注意的是 我们dp数组下标的含义  我们都是从i-1和j-1来说的  只有这样我们才能和num1,num2数组下标对应上例如本题的结果  dp[3][5] 表示的就是以下标2结尾的num2数组和以下标4结尾的num1数组 最长的重复子数组*/int findLength(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {vector<vector<int> >dp(nums1.size()+1,vector<int>(nums2.size()+1,0));int ans = 0;for (int i = 1; i <= nums1.size(); i++) {for (int j = 1; j <= nums2.size(); j++) {if(nums1[i-1] == nums2[j-1]) {//所以我们要遍历到 数组的长度dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1;}if(dp[i][j] > ans) ans = dp[i][j];}}return ans;}
};

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