如何找到最长递增子序列的长度?

2026-04-18 02:361阅读0评论SEO资讯
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本文共计620个文字,预计阅读时间需要3分钟。

如何找到最长递增子序列的长度?

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

一、题目大意题目:给定一个整数数组,找出数组中所有位置的最长递增子序列长度的最大值。

标签:动态规划

链接:https://leetcode.cn/problemset/all/?topic=dynamic-programming

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。 一、题目大意

标签: 动态规划
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 。

如何找到最长递增子序列的长度?

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; } } 四、总结小记

  • 2022/6/25 明后两天大到爆雨

本文共计620个文字,预计阅读时间需要3分钟。

如何找到最长递增子序列的长度?

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

一、题目大意题目:给定一个整数数组,找出数组中所有位置的最长递增子序列长度的最大值。

标签:动态规划

链接:https://leetcode.cn/problemset/all/?topic=dynamic-programming

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。 一、题目大意

标签: 动态规划
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 。

如何找到最长递增子序列的长度?

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; } } 四、总结小记

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