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  • leetcode 300. Longest Increasing Subsequence 最长递增子序列 (中等)


    一、题目大意

    标签: 动态规划
    https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence

    给你一个整数数组 nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度。

    子序列 是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。

    示例 1:

    输入:nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
    输出:4
    解释:最长递增子序列是 [2,3,7,101],因此长度为 4 。

    示例 2:

    输入:nums = [0,1,0,3,2,3]
    输出:4

    示例 3:

    输入:nums = [7,7,7,7,7,7,7]
    输出:1

    提示:

    • 1 <= nums.length <= 2500
    • -104 <= nums[i] <= 104

    进阶:

    • 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?

    二、解题思路

    核心思想是使用一个数组dp来保存,dp[i]的意义是到该位置为止的最长递增子序列。最后求所有位置的最大值,而不是dp的最后元素。

    三、解题方法

    3.1 Java实现

    public class Solution {
        public int lengthOfLIS(int[] nums) {
            int n = nums.length;
            if (n <= 1) {
                return n;
            }
            int[] dp = new int[n];
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                dp[i] = 1;
            }
            int ret = dp[0];
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                for (int j = 0; j < i; j++) {
                    if (nums[i] > nums[j]) {
                        dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                    }
                }
                ret = Math.max(dp[i], ret);
            }
            return ret;
        }
    }
    
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    四、总结小记

    • 2022/6/25 明后两天大到爆雨
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/ln_ydc/article/details/125465375
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