给定一个整数序列,找到最长上升子序列(LIS),返回LIS的长度。
说明
最长上升子序列的定义:
最长上升子序列问题是在一个无序的给定序列中找到一个尽可能长的由低到高排列的子序列,这种子序列不一定是连续的或者唯一的。
维基百科→https://en.wikipedia.org/wiki/Longest_increasing_subsequence
样例 1:
输入: [5,4,1,2,3]
输出: 3
解释:
LIS 是 [1,2,3]
样例 2:
输入: [4,2,4,5,3,7]
输出: 4
解释:
LIS 是 [2,4,5,7]
算法:动态规划(dp)
算法思路
- 因为所求为子序列,很容易想到一种线性动态规划。
- 对于求最长上升子序列,上升我们肯定需要知道当前阶段最后一个元素为多少,最长我们还要知道当前我们的序列有多长。
- 那么我们就可以这样定义状态:设 dp[i] 表示以 nums[i] 为结尾的最长上升子序列的长度,为了保证元素单调递增肯定只能从 i 前面且末尾元素比 nums[i] 小的状态转移过来
代码思路
-
状态转移方程为

博客介绍了如何使用动态规划和二分查找优化解决最长上升子序列问题,详细解析了算法思路、代码实现以及复杂度分析,并提供了样例。通过两种方法,分别展示了O(N^2)和O(NlogN)的时间复杂度解法。
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