实现寻找给定数组的最长递增子序列

最新推荐文章于 2025-05-04 15:46:21 发布
最新推荐文章于 2025-05-04 15:46:21 发布
阅读量110 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PixelLogic/article/details/132681381
Python 专栏收录该内容
111 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍如何使用Python动态规划算法寻找给定数组的最长递增子序列。通过创建dp数组并遍历元素，更新dp[i]表示以第i个元素结尾的最长递增子序列长度，最终返回dp数组的最大值作为结果。代码实现简洁高效，时间复杂度为O(n^2)。

实现寻找给定数组的最长递增子序列

在这篇文章中，我们将讨论如何使用Python编写代码来寻找给定数组的最长递增子序列。最长递增子序列是指在给定数组中找到最长的连续子序列，其中每个元素都比前一个元素大。

算法思想：
我们将使用动态规划的方法来解决这个问题。我们将创建一个与给定数组长度相等的dp数组，其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最长递增子序列的长度。初始化时，将所有dp[i]的值设置为1，因为每个元素本身都可以作为一个递增子序列。

接下来，我们遍历数组中的每个元素，并与它之前的所有元素进行比较。如果当前元素大于之前的某个元素，并且以这个之前的元素结尾的递增子序列的长度加1大于以当前元素结尾的递增子序列的长度，则更新dp[i]的值为dp[j]+1。其中，j表示之前的某个元素的索引。

最后，我们返回dp数组中的最大值，即为给定数组的最长递增子序列的长度。

下面是使用Python实现的代码：

def find_longest_increasing_subsequence(nums):
    n =
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
python：实现给定数组的最长递增子序列(附完整源码)
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
03-16 335
python：实现给定数组的最长递增子序列(附完整源码)
动态规划C++实现--最长递增子序列
热门推荐
樱木花道喜爱学习
05-15 1万+
题目： 给定数组arr, 返回arr的最长递增子序列。举例：arr = [2, 1, 5, 3, 6, 4, 8, 9, 7], 返回的最长递增子序列为 [1, 3, 4, 8, 9]要求：如果arr长度为N，请实现时间复杂度为O(NlogN)的方法。一、 先介绍时间复杂度O(N^2)的方法，具体过程如下：1. 生成长度为N的数组dp, dp[i]表示在以arr[i]这个数结尾的情况下，arr[0...
Vue3 最长递增子序列详解
兰亭古墨
04-01 3614
Vue3 最长递增子序列研究 本文初衷 彻底讲清楚 Vue3 源码中实现最长递增子序列的算法。 概念名词 **最长递增子序列：**在一个给定的数值序列中，找到一个子序列，使得这个子序列元素的数值依次递增，并且这个子序列的长度尽可能地大。最长递增子序列中的元素在原序列中不一定是连续的。 比如： 序列 [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18] 的最长递增子序列是 [2, 3, 7, 101] 或 [2, 3, 7, 18]。 序列 [3, 2, 8, 9, 5, 6, 7, 11, 15, 4]
最长递增子序列
SeaSky_Steven的博客
03-27 1147
DESC1: 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： 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出：4 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。 示例 2： 输入：nums = [0,1,0,3,2,3] 输出：4 示例 3： 输入：nums.
最长递增子序列的长度
dreammatters的博客
04-03 1874
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。
python 实现longest increasing subsequence最长递增子序列算法
luthane的博客
10-13 515
输出为4，表示最长递增子序列为[10, 22, 33, 60]。
【leetcode100】最长递增子序列
qq_65509025的博客
05-04 369
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。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。
最长递增子序列 最长连续递增序列 最长重复子数组
波风水门的博客
01-22 1012
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。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。但dp[i][0] 和dp[0][j]要初始值，因为 为了方便递归公式dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
牛客网编程高频题32——NC91最长递增子序列
小唐要努力的博客
09-08 710
最长递增子序列 描述 给定数组arr，设长度为n，输出arr的最长递增子序列。（如果有多个答案，请输出其中字典序最小的） 示例1 输入 [2,1,5,3,6,4,8,9,7] 返回值 [1,3,4,8,9] 示例2 输入 [1,2,8,6,4] 返回值 [1,2,4] 备注： 假设其最长递增子序列有3个，（1，2，8）、（1，2，6）、（1，2，4）其中第三个字典序最小，故答案为（1，2，4） ， ...
c语言求数组最长升序子序列,求数组中最长递增子序列的解决方法
weixin_34947914的博客
05-21 1691
存储扩展算法n2编程c 写一个时间复杂度尽可能低的程序，求一个一维数组(N个元素)中的最长递增子序列的长度。例如：在序列1，-1，2，-3，4，-5，6，-7中，其最长的递增子序列为1，2，4，6 或者 -1,2,4,6。(编程之美P198-202)分析与解法根据题目的要求，求一维数组中的最长递增子序列，也就是找一个标号的序列b[0],b[1],…,b[m](0 <= b[0] < b...
求数组中最长递增子序列的解决方法
09-05
在计算机科学中，数组是最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）问题是一个经典的动态规划问题。此问题旨在找出一个给定数组中，所有递增子序列中最长的那个。在C++中，我们可以采用两种不同的方法来...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
11-26
DeepSeek+7大场景+50大案例+全套提示词
EtherNet/IP协议测试与实现源码库
11-26
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发，已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断，该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能，可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识，其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析，该压缩包采用主分支命名规范，符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料： 1. 项目说明文档：阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码：采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件：预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件：包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册：详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序：展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本：支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件：明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境，验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试，能够有效识别系统兼容性问题，提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议，严格遵循技术文档的操作指引，同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
寻找最长单调递增子序列的动态规划解法
在这个问题中，我们要找到一个给定数列的最长单调递增子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）。单调递增子序列是指子序列中的元素顺序是严格递增的，即对于所有i ，都有a[i] [j]。 动态规划的方法通常通过...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值