Given a set of distinct positive integers, find the largest subset such that every pair (Si, Sj) of elements in this subset satisfies: Si % Sj = 0 or Sj % Si = 0.

If there are multiple solutions, return any subset is fine.

Example 1:

nums: [,,]

Result: [,] (of course, [,] will also be ok)

Example 2:

nums: [,,,]

Result: [,,,]

思路: DP。

假设有一个集合,集合内的数两两可除。现在有一个新的数,则该数能加入这个集合中的条件是:集合里最小的数能被这个数整除,或者这个数能够被数组中最大的数整除。

例子:假设集合为{4, 8, 16}, 现在有2,因此4能被2整除,因此2能加入这个数组。如果是32,则32能被16整除,因此也可以加入这个数组。

这道题,我们先把nums数组升序排序。

创建一个数组count[i]表示nums[i]到nums.back()这些数中,包含nums[i]的最大可除集合的大小。显然,nums[i]是这个最大可除集合中的最小的数。

根据上面判断一个新元素能否加入集合中的判断方法,count[i] = max{1 + count[j]} (i < j 且 nums[j] % nums[i] == 0)

同时我们维护另一个数组parent[i]表示从nums[i]到nums.back()这些数中,包含nums[i]的最大可除集合中的第二大的数。初始时这个parent[i] = i。

最后,我们维护一个head指针,它在计算过程中始终指向当前已知的最大可除集合中的最小值。然后通过parent数组我们就能遍历这个集合中的所有的数。

算法时间复杂度O(n^2),空间复杂度为O(n)。

 class Solution {
public:
vector<int> largestDivisibleSubset(vector<int>& nums) {
vector<int> res;
if (nums.size() == ) return res;
vector<int> count(nums.size(), );
vector<int> parent(count);
int head = , maxLen = ;
sort(nums.begin(), nums.end(), less<int>());
for (int i = nums.size() - ; i >= ; i--) {
parent[i] = i;
for (int j = i + ; j < nums.size(); j++) {
if (nums[j] % nums[i] == && count[i] < + count[j]) {
count[i] = + count[j];
parent[i] = j;
if (maxLen < count[i]) {
maxLen = count[i];
head = i;
}
}
}
}
res.push_back(nums[head]);
while (head != parent[head]) {
head = parent[head];
res.push_back(nums[head]);
}
return res;
}
};

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