package com.wsq.dp;
/**
* 300. 最长上升子序列
* @author wsq
* @date 2020/10/19
给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。
示例:
输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出: 4
解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。
链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence
*/
public class LengthOfLIS {
/**
* 动态规划
* 1.确定状态
* f[i]表示i之前构成的最大上升序列
* 最后一步:能够达到f[i]的情况可以是i之前的所有比nums[i]小的元素
* 子问题:求得i之前的最长上升子序列的状态
* 2.定义转移方程
* f[i] = max(f[j]) + 1, 0=< j < i
* 3.边界问题
* 位置0元素结尾的子序列最长为1
* f[0] = 1
* 4.计算顺序
* 由于f[i]需要之前的状态信息,因此采用从小到大计算
* @param nums
* @return
*/
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
int n = nums.length;
if(n == 0){
return 0;
}
int[] f = new int[n];
f[0] = 1;
int max = f[0];
for(int i = 1; i < n; i++){
f[i] = 1;
int tmpN = 0;
for(int j = i-1; j >= 0; j--){
if(nums[j] < nums[i] && f[j] > tmpN){
tmpN = f[j];
}
}
f[i] += tmpN;
if(f[i] > max){
max = f[i];
}
}
return max;
}
}
相关推荐
红外通信不止遥控器:手把手教你用2ASK调制实现语音+温度数据同传
本文详细介绍了如何利用2ASK调制技术实现红外通信系统,同时传输语音和温度数据。通过STM32F103C8T6微控制器和DS18B20温度传感器的硬件设计,结合2ASK调制原理,展示了系统的完整实现方案。文章还提供了调试优化建议,适合电子爱好者和通信工程学生实践学习。
最长上升子序列(序列长度+序列输出)
一、LIS的定义: 最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence),简称LIS,也有些情况求的是最长非降序子序列,二者区别就是序列中是否可以有相等的数。假设我们有一个序列 b i,当b1 < b2 < … < bS的时候,我们称这个序列是上升的。对于给定的一个序列(a1, a2, …, aN),我们也可以从中得到一些上升的子序列(ai1, ai2, …, aiK),这里1 <= i1 < i2 < … < iK <= N,但必
将Python爬取的数据导入钉钉多维表
摘要:本文介绍将Python爬取的数据导入钉钉多维表的完整解决方案。首先通过requests库爬取数据并解析为结构化格式,然后使用钉钉开放平台API对接多维表。关键步骤包括获取app_key、app_secret等凭证,通过OAuth2获取access_token,以及批量写入记录。文章详细说明了参数获取位置、字段类型匹配、权限配置等注意事项,并提供了错误处理建议和性能优化方法。适用于需要将网络数据同步到钉钉多维表的开发场景。
DP————LIS(最长上升子序列)和LCS(最长公共子序列)问题
LIS问题 https://www.acwing.com/problem/content/898/ 思路:首先数组a中存输入的数(原本的数),开辟一个数组f用来存结果,最终数组f的长度就是最终的答案;假如数组f现在存了数,当到了数组a的第i个位置时,首先判断a[i] > f[cnt] ? 若是大于则直接将这个数添加到数组f中,即f[++cnt] = a[i];这个操作时显然...
台达PLC使用RS485Modbus指令通信
台达PLC,RS485,Modbus RTU,从站梯形图,0X01,0X02,0X05,CRC校验
国内开发者福音:手把手教你用微软Authenticator搞定GitHub 2FA验证(附Recovery Codes保存指南)
本文详细介绍了国内开发者如何使用微软Authenticator中国版轻松配置GitHub双重身份验证(2FA),解决短信验证不可用和国际验证器访问困难的问题。重点强调了恢复码(Recovery Codes)的安全备份策略,确保账户安全无忧。
最长上升子序列
最长上升子序列模型贪心与动态规划解题的策略整理
高通thermal-engine.conf配置详解:从虚拟传感器到CPU频率控制的完整指南
本文深入解析了高通thermal-engine.conf配置文件的架构与调优方法。从虚拟传感器的加权融合原理,到监控算法与CPU频率控制的多级策略,提供了完整的配置详解与实战调试指南。文章旨在帮助开发者与高级用户掌握底层温控逻辑,在性能与散热间实现精准平衡,并详细介绍了日志调试与场景化配置等高级技巧。
动态规划学习之子序列系列(线性DP)
1. 2 明确解题思路本题使用dp的解题思路,从两个方面考虑分别是状态表示和状态计算举个例子:[ 3,1 ,2,1,8,5,6 ]中dp[5]代表以第五个数结尾的上升子序列的集合中的最长序列的长度。其中集合中的内容有{ [ 8 ] , [ 3, 8 ] ,[ 2, 8 ], [1, 8 ] , [ 3 , 2, 8 ] , [ 1 , 2, 8 ] } ,集合中的最长序列的长度为3,所以dp[5]为3.如何划分?
无人机机场自动化巡检钢铁厂管廊技术方案
摘要:针对钢厂管廊人工巡检效率低、成本高等问题,提出5G+无人机自主巡检解决方案。该系统由智能机库、5G无人机、AI分析平台等组成,可实现自动起降、实时数据传输、缺陷智能识别等功能。无人机配备四合一云台相机,支持42分钟续航和复杂环境飞行,通过深度学习算法自动生成巡检报告。方案实施后可提升巡检效率3倍以上,降低人工成本和安全风险,实现全天候自动化巡检,为钢厂管廊安全管理提供智能化技术支持。(149字)
【FF-A】第二章 Introduction
Armv8.4 架构引入了在安全状态下的虚拟化扩展。Arm® SMMU v3.2 架构[1]为安全流添加了对第2阶段翻译的支持,以补充在 Armv8.4 处理器状态下的安全 EL2 翻译制度。这些架构特性使得在安全状态下,彼此不信任的软件组件能够相互隔离。关于在安全状态下引入虚拟化扩展以及固件框架目标的更多理念可在名为《在安全世界使用虚拟化进行隔离》的白皮书[3]中找到。软件组件只能访问物理地址空间和系统资源的区域,例如 GIC 中对其正确运行必要的中断。
LeetCode 300 最长上升子序列 Python
LeetCode 300 最长上升子序列 Python 题目描述如下: 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。...
allegro如何设置走线等长
设置走线等长!
LeetCode:300. 最长上升子序列(python)
LeetCode:300. 最长上升子序列(python) 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的...
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
最长上升子序列_LeetCode题记——300最长上升子序列
LeetCode 300 最长上升子序列,难度:中等,标签:面试高频题意:给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。示例:输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。说明:可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。进阶: 你能将算法的时间复杂...
OV9734 DATASHEET,完整规格书
OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等
LeetCode:300.最长上升子序列
题目 LeetCode:300.字符串的最大公因子 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到...
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
LeetCode 300最长上升子序列
LeetCode 300最长上升子序列 题目简述:给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 输入:[10,9,2,5,3,7,101,18] 输入:4 解释:最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 思路:动态规划 状态表示:f[i]表示所有以i结尾的上升子序列 状态属性:上升子序列的长度最大值 状态计算:最后一个数都是第i个数,倒数第二个数为分类依据,可以分成i类,按照倒数第二个数分别依次是null、0、1、2......i-1分类,再求倒数第二个数
Leetcode 300. 最长上升子序列 C++
Leetcode 300. 最长上升子序列 题目 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 题解 动态规划 令dp[i]表示以nums[i]结尾的最长上升子序列的长度。显然,dp[i] = max(dp[i],dp[j]+1),其中j
leetcode 300. 最长上升子序列
@(labuladong的算法小抄)[dp] leetcode 300. 最长上升子序列 题目描述 解题思路 参考:动态规划设计之最长递增子序列 class Solution { public int lengthOfLIS(int[] nums) { if (nums.length == 0) return 0; /* 定义:dp[i]表示以nums[i]结尾的最长上升子序列的长度 */ int[] dp = new int[nums.length
LeetCode 300.最长上升子序列(超详细)
LeetCode 300.最长上升子序列 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 ...
LeetCode 300. 最长上升子序列
题目:300. 最长上升子序列 类别:动态规划 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101]它的长度是 4 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的时间复...
[LeetCode] 300、最长上升子序列
题目描述 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(nlogn)O(n log ...
最长上升子序列(LeetCode 300)
最长上升子序列(LeetCode 300) 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 复杂度为O(n²)的动态规划算法 public int lengthOfLIS(int[] nums) { int[] dp = ...
leetcode300---最长上升子序列
leetcode300—最长上升子序列原题链接 题意简述 输入: nums []int; 操作: 找出nums中的最长序列长度,满足i&amp;gt;j&amp;amp;&amp;amp;nums[i]&amp;gt;nums[j]; 输出: max int,最长上升子序列的长度 解法分析 1.1动态规划 dp[i]:以nums[i]结尾的上升子序列的最大长度; 动态转移方程很容易分析出: dp[i]
389



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



