leetcode|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 。
【leetcode|leetcode 300. Longest Increasing Subsequence 最长递增子序列 (中等)】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

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