LeetCode300:最长递增子序列

题目链接:300. 最长递增子序列 - 力扣(LeetCode)

代码如下

复制代码
class Solution {
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
        //dp[i]是nums[i]的最大递增子序列
        //dp[i] = max(dp[j] + 1, dp[i]);
        int len = nums.size();
        if(len <= 1)    return len;
        vector<int> dp(len + 1, 1);
        int result = 0;
        dp[0] = 1;
        for(int i = 1; i < len; i++)
        {
            for(int j = 0; j < i; j++)
            {
                if(nums[i] > nums[j])
                {
                    dp[i] = max(dp[j] + 1, dp[i]);
                }
            }
            if(dp[i] > result)
            {
                result = dp[i];
            }
        }

        return result;

    }
};

这个题目其实就是去寻找一个子序列在原有的序列中找到一个递增的就好

确定dp含义:dp[i]其实也就是题目所说的我们需要去寻找一个递增的子序列,那我们就定义dp[i]为nums[i]的最大递增子序列

dp递推公式:这个就是我们画一个数轴,如果我们要去找到一个最大的,那我们定好0到i这个区间,然后再用一个j来遍历,条件就是nums[i]>nums[j],然后去推导出来公式dp[i] = max(dp[j] + 1, dp[i]),dp[j] + 1是因为我们如果想让dp[j]和dp[i]相等,那么我们只能dp[j] + 1来等于dp[i],dp[i]的意思是,就是我们与dp[i]作比较,然后取一个最大值

初始化:dp[0] = 1, 因为就一个数嘛,那么就只有一种

遍历顺序:两层for循环,第一层for是为了定义0 - i的区间,第二层for循环是在0 - i的区间里,再去用一个j去找到一个最大值

返回的参数:在定义一个result = 0,找到的dp[i]的值,去与result比较,这个时候千万不是dp[nums.size() - 1],因为很有可能最后一个并不是这个递增子序列的最后一个

相关推荐
Ares-Wang1 小时前
算法》》旅行商问题 TSP、7座桥问题 哈密顿回路 深度优先 和 宽度优先
算法·深度优先·宽度优先
Liqiuyue1 小时前
Transformer:现代AI革命背后的核心模型
人工智能·算法·机器学习
WolfGang0073211 小时前
代码随想录算法训练营 Day34 | 动态规划 part07
算法·动态规划
Kk.08022 小时前
Linux(十一)fork实例练习、文件操作示例及相关面试题目分享
linux·运维·算法
潇冉沐晴2 小时前
2026CCCC第三次模拟赛 部分题解
算法
WolfGang0073213 小时前
代码随想录算法训练营 Day32 | 动态规划 part05
算法·动态规划
碧海银沙音频科技研究院3 小时前
1-1杰理蓝牙SOC的UI配置开发方法
人工智能·深度学习·算法
啊我不会诶4 小时前
2024CCPC长春邀请赛
算法
珂朵莉MM4 小时前
第七届全球校园人工智能算法精英大赛-算法巅峰赛产业命题赛第3赛季优化题--启发式算法+操作因子设计
人工智能·算法