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
lwf0061642 小时前
导数学习日记
学习·算法·机器学习
头发够用的程序员2 小时前
从滑动窗口到矩阵运算:img2col算法基本原理
人工智能·算法·yolo·性能优化·矩阵·边缘计算·jetson
武帝为此3 小时前
【数据清洗缺失值处理】
python·算法·数学建模
Halo_tjn3 小时前
Java 基于字符串相关知识点
java·开发语言·算法
念越4 小时前
算法每日一题 Day08|双指针法解决三数之和
算法·力扣
黎阳之光4 小时前
黎阳之光透明管理:视频孪生重构智慧仓储新范式
人工智能·算法·安全·重构·数字孪生
6Hzlia4 小时前
【Hot 100 刷题计划】 LeetCode 199. 二叉树的右视图 | C++ DFS 逆序遍历
c++·leetcode·深度优先
CappuccinoRose5 小时前
回溯法 - 软考备战(四十三)
算法·排列组合·路径·n皇后·子集·解数独·岛屿
AC赳赳老秦5 小时前
OpenClaw进阶技巧:批量修改文件内容、替换关键词,解放双手
java·linux·人工智能·python·算法·测试用例·openclaw
Robot_Nav6 小时前
Shape-Aware MPPI(SA MPPI)算法:基于RC-ESDF的任意形状机器人实时轨迹优化
算法·机器人·sa-mppi