本文主要是介绍【LeetCode-300】最长递增子序列(动归)，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！
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题目描述
解法1：动态规划
代码实现
题目链接
题目描述
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：
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输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
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输出：4
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解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
示例 2：
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输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
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输出：4
示例 3：
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输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
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输出：1
提示：
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1 <= nums.length <= 2500
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-10^4 <= nums[i] <= 104
解法1：动态规划
这里我们可以使用dp数组，dp[i]表示了以数组nums[i]结尾的递增子序列。
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dp[i]的定义
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，包括了自身，所以dp[0] = 1
为什么一定表示 “以nums[i]结尾的最长递增子序” ，因为我们在 做 递增比较的时候，如果比较 nums[j] 和 nums[i] 的大小，那么两个递增子序列一定分别以nums[j]为结尾 和 nums[i]为结尾， 要不然这个比较就没有意义了，不是尾部元素的比较那么 如何算递增呢。
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状态转移方程
位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列 + 1 的最大值。
所以：if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
注意这里不是要dp[i] 与 dp[j] + 1进行比较，而是我们要取dp[j] + 1的最大值。
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dp[i]的初始化
每一个i，对应的dp[i]（即最长递增子序列）起始大小至少都是1.
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确定遍历顺序
dp[i] 是有0到i-1各个位置的最长递增子序列 推导而来，那么遍历i一定是从前向后遍历。
j其实就是遍历0到i-1，那么是从前到后，还是从后到前遍历都无所谓，只要吧 0 到 i-1 的元素都遍历了就行了。 所以默认习惯 从前向后遍历。
遍历i的循环在外层，遍历j则在内层，代码如下：
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);}if (dp[i] > result) result = dp[i]; // 取长的子序列
}代码实现
public class L300 {public int lengthOfLIS(int[] nums) {int len = nums.length;if (len == 1) return 1;int[] dp = new int[len];dp[0] = 1;for (int i = 1; i < len; i++) {for (int j = 0; j < i; j++) {if (nums[i]>nums[j]) {dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j]);}}dp[i]++;}
return dp[len-1];}
}这篇关于【LeetCode-300】最长递增子序列(动归)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！
