最长递增子序列

最新推荐文章于 2025-01-04 21:03:26 发布
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分类专栏： ACM / ICPC 文章标签： J#
本文介绍了一种寻找最长递增子序列的动态规划算法实现。通过遍历序列并比较当前元素与之前元素的大小关系来更新状态数组 dp，从而求得最长递增子序列的长度。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

if( a[i] > a[j] )

   dp[i] = max{dp[j] + 1}         1<=j<i //对于每一位i，考查其前找个最大的dp[j]，那么因为a[i]>a[j]所以再加一就OK

最长递增子序列详解（longest increasing subsequence）
joylnwang的专栏
09-10 7万+
一个各公司都喜欢拿来做面试笔试题的经典动态规划问题，互联网上也有很多文章对该问题进行讨论，但是我觉得对该问题的最关键的地方，这些讨论似乎都解释的不很清楚，让人心中不快，所以自己想彻底的搞一搞这个问题，希望能够将这个问题的细节之处都能够说清楚。 对于动态规划问题，往往存在递推解决
最长连续递增子序列（Longest Continuous Increasing Subsequence）
qq_36501006的博客
07-31 3775
题目解释： 最长连续递增子序列是在一个未经排序的整数数组中，最长且连续的的递增序列，简称 LCIS。 例如： [1,3,5,4,7]， 最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3，尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的，因为5和7在原数组里被4隔开。 [2,2,2,2,2]， 最长连续递增序列是 [2], 长度为1。 思路分析： ...
理解Vue3的最长递增子序列算法
mxydl2009的博客
08-18 1237
Vue3中使用了快速diff算法，有两个核心思想为了好理解，用返回最长递增子序列的算法来解释，而非原始的返回该子序列对应的在原数组中的索引值。
c语言最长递增子序列nlogn,最长递增子序列
weixin_39984578的博客
05-22 1606
问题定义：给定一个长度为N的数组，找出一个最长的单调自增子序列(不一定连续，但是顺序不能乱)。例如：给定一个长度为6的数组A{5， 6， 7， 1， 2， 8}，则其最长的单调递增子序列为{5，6，7，8}，长度为4.解法一：最长公共子序列法：仔细思考上面的问题，其实可以把上面的问题转化为求最长公共子序列的问题。原数组为A{5， 6， 7， 1， 2， 8}，下一步，我们对这个数组进行排序，排序后...
最长递增子序列问题概述
m0_57836225的博客
01-04 771
给定一个整数序列，例如，要找出它的一个最长的子序列，使得这个子序列中的元素是严格递增的。在上述例子中，最长递增子序列是或者等，长度为 4。
力扣 | 递增子序列 | 动态规划 | 最长递增子序列、最长递增子序列的个数、及其变式
m0_63997099的博客
08-10 1395
原序-递增数值问题：原序-定差数值问题：非原序-递增区间问题：非原序-递增二维数值问题。
最长递增子序列的长度
dreammatters的博客
04-03 1787
给你一个正整数数组nums，输出其中最长严格递增子序列的长度。例如，给定数组为{1, 2, 6, 7, 2, 4, 5, 3}，其最长严格递增子序列是：{1,2,4,5}，长度是4，因此输出 4。
js代码-求最长递增子序列
07-16
在JavaScript编程中，"求最长递增子序列"（Longest Increasing Subsequence，LIS）是一个经典的动态规划问题。该问题旨在找到一个数组中的最长子序列，使得子序列中的元素顺序是递增的，但子序列不必是连续的。这个...
LIS 最长递增子序列 Java的简单实现
09-01
最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）是计算机科学中的一种经典问题，它在数组或序列中寻找一个尽可能长的递增子序列。这个问题具有多种应用，如在股票交易策略、优化调度和生物信息学等领域都...
最长递增子序列 动态规划法.cpp.rar
10-14
最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）是计算机科学中常见的算法问题，它在数组或序列中寻找一个尽可能长的严格递增子序列。这个问题在多种领域都有应用，比如股票交易策略、生物信息学等。在这个...
基于SVM算法的人民币面值识别系统：从图像处理到机器学习模型的实现与应用 · 数字图像处理
08-11
基于支持向量机(SVM)的人民币面值识别系统的设计与实现。该系统利用MATLAB GUI工具，结合数字图像处理技术和机器学习模型，能够高效识别多种面值的人民币。主要步骤包括数据集准备、图像灰度化、边缘检测、旋转矫正、形态学操作、ROI截取、加载SVM模型、面值识别及结果验证。系统目前可识别1元至100元面值，正确率达到90%以上，并可通过扩展训练数据集来提升识别精度和覆盖更多面值。 适合人群：从事图像处理、机器学习研究的技术人员，以及对人民币面值识别感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于银行、自助设备、零售终端等需要快速准确识别人民币面值的场合。目标是提供一种高效、准确、易用的人民币面值识别解决方案。 其他说明：该系统不仅展示了SVM在图像分类任务中的强大能力，还通过MATLAB GUI实现了操作流程的可视化，便于用户理解和使用。未来可以通过优化算法和增加训练样本进一步提升系统性能。
ctkqiang-WangZhongZhi-62936-1753627160067.zip
08-11
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LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现高效画面嵌入的开源方案 权威版
08-11
如何使用LabVIEW调用基恩士XGX8500相机实现画面嵌入的技术方案。首先，文中强调了准备工作的重要性，包括安装LabVIEW及其相关驱动和SDK，获取基恩士XGX8500相机的接口文档。接着，阐述了通过调用基恩士提供的API控制相机的具体步骤，如初始化相机、设置参数、开启预览流、获取画面数据等。然后，讲解了如何将获取的画面数据嵌入到LabVIEW的程序中，通过图形界面设计使相机画面合理显示。最后，指出该方案不仅能够节省昂贵的HX软件授权费用，还因其源程序和方法的开放性，为用户提供更多定制化的可能。 适合人群：从事工业自动化、机器视觉领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要集成高质量图像采集设备的工业生产和检测系统，旨在提升自动化水平和视觉信息丰富度，降低软件授权成本。 其他说明：文中附有简单代码片段，帮助读者更好地理解和实践该方案。
PANDA 真空泵 WV 1200 A、WV 1800 A 和 WV 2400 A 使用说明书.pdf
最新发布
08-11
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基于Jenkins Pipeline实现Java项目自动化构建与发布
08-11
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在当今的软件开发领域，自动化构建与发布是提升开发效率和项目质量的关键环节。Jenkins Pipeline作为一种强大的自动化工具，能够有效助力Java项目的快速构建、测试及部署。本文将详细介绍如何利用Jenkins Pipeline实现Java项目的自动化构建与发布。 Jenkins Pipeline简介 Jenkins Pipeline是运行在Jenkins上的一套工作流框架，它将原本分散在单个或多个节点上独立运行的任务串联起来，实现复杂流程的编排与可视化。它是Jenkins 2.X的核心特性之一，推动了Jenkins从持续集成（CI）向持续交付（CD）及DevOps的转变。 创建Pipeline项目 要使用Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，首先需要创建Pipeline项目。具体步骤如下： 登录Jenkins，点击“新建项”，选择“Pipeline”。 输入项目名称和描述，点击“确定”。 在Pipeline脚本中定义项目字典、发版脚本和预发布脚本。 编写Pipeline脚本 Pipeline脚本是Jenkins Pipeline的核心，用于定义自动化构建和发布的流程。以下是一个简单的Pipeline脚本示例： 在上述脚本中，定义了四个阶段：Checkout、Build、Push package和Deploy/Rollback。每个阶段都可以根据实际需求进行配置和调整。 通过Jenkins Pipeline自动化构建发布Java项目，可以显著提升开发效率和项目质量。借助Pipeline，我们能够轻松实现自动化构建、测试和部署，从而提高项目的整体质量和可靠性。
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