动态规划练习01:最长上升子序列

本文介绍了一种求解最长上升子序列长度的方法,并提供了一个具体的示例。通过动态规划算法,可以有效地找出序列中最长的递增子序列。

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题目简要:
描述
一个数的序列bi,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),我们可以得到一些上升的子序列(ai1,ai2, ...,aiK),这里1 <=i1 <i2 < ... <iK <= N。比如,对于序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8),有它的一些上升子序列,如(1, 7), (3, 4, 8)等等。这些子序列中最长的长度是4,比如子序列(1, 3, 5, 8).

你的任务,就是对于给定的序列,求出最长上升子序列的长度。
输入      输入的第一行是序列的长度N (1 <= N <= 1000)。第二行给出序列中的N个整数,这些整数的取值范围都在0到10000。
输出      最长上升子序列的长度。

样例输入
7
1 7 3 5 9 4 8
样例输出
4

解题思路:
   这道题是老师上课讲的例题,思路我也是按照课件上的思路来的,将每个之前的最大字段和算出,再依次算到最后一个数,将结果存在数组中,再找最大值。。
附代码:
1.
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
int n;
while(cin>>n)
{
int b[n];
for(int i=0;i<n;i++)
{
cin>>b[i];
}
int maxlen[n],tmp;
maxlen[0]=1;
for(int i=1;i<n;i++)
{
tmp=0;
for(int j=0;j<i;j++)
{
if(b[j]<b[i])
{
if(tmp<maxlen[j])
tmp=maxlen[j];
}
}
maxlen[i]=tmp+1;
}
int max=0;
for(int i=0;i<n;i++)
{
if(max<=maxlen[i])
max=maxlen[i];
}
cout<<max<<endl;
}
return 0;
}
解题感受:
   嗯,对于这道题来说,我看了很多遍,也在网上找过相关的资料,有很多解法,嗯,算是比较了解了。
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