本文主要是介绍补录.day43动态规划，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
300.最长递增子序列
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。
思路:要想清楚dp[i]递推公式的意义是什么，dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度，如下图所示。想要推导出递推公式，dp[i]=max(),由于是要求最大的长度，所以取最大值，最大值分别是(如果nums[i]大于nums[j]的话)dp[i]，和dp[j]+1二者取一。
class Solution {
public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {//dp[i] 代表0-i的 包含nums[i]的最长子序列的长度if (nums.size() <= 1) return nums.size();vector<int> dp(nums.size(),1);int res=0;for(int i=1;i<nums.size();i++){for(int j=0;j<i;j++){if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);}res=max(res,dp[i]);}return res;}
};674.最长连续递增序列:
给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。
连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], ..., nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。
思路:这道题被列为简单难度不是没有原因的，他和300的最长递增子序列很像，可以用动态规划，也可以用双指针+滑动窗口来做，我之前的文章里有双指针的做法，下面就来说说动态规划的做法。
和300的题目唯一不同的就是连续递增，因此，要在每次判断大小的时候判断一下是不是连续的就行了。
class Solution {
public:int findLengthOfLCIS(vector<int>& nums) {if(nums.size()==1)return 1;vector<int> dp(nums.size(),1);int res=0;for(int i=1;i<nums.size();i++){for(int j=0;j<i;j++){if(nums[i]>nums[j]&&i==j+1)dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);}res=max(res,dp[i]);}return res;}
};这篇关于补录.day43动态规划的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
