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从图1中可以看出，在遍历素组中的元素时，如果该元素的值大于该元素之前的元素值时，就有可能构成上升子序列，此时需要找到之前元素对应的最长子序列的长度，找到这些长度的最大值，并且对该最大值加1，即为当前元素对应的最长子序列。例如序列A={1,3,5,4,2}，删除其中的第3项和第5项，得到序列B={1,3,4}，删除其中的第3项和第4项，得到序列C={1，3，2}，此时序列B和C是序列A的子序列。例如，序列D={1,5}，是序列A的上升子序列，但不是最长上升子序列，而序列B是A的最长上升子序列。

动态规划的思想是将待求解问题分解成若干简单的子问题，提取这些子问题的特征，这些子问题可以看成解决问题的各个阶段，解析来寻找各阶段间相互转移的公式，最后按顺序求解每一阶段的问题。各阶段间的转移公式又叫“状态转移方程”，使用动态规划思想解决问题，实际上就是确定该问题的“状态转移方程”。

在中提到，二叉树的层序遍历的输出顺序是从根节点开始，一层一层横向遍历各个节点。如图1所示的二叉树，层序遍历的输出的输出顺序为“1->2->3->4->5->6”。图1 二叉树结构。

层序遍历的含义是二叉树按照从根节点到叶子节点的层次关系，一层一层横向遍历各个节点。如图1所示的二叉树，按照层序遍历方法输出的结果为“1->2->3->4->5->6”。图1 二叉树所以，广度优先搜索一般使用层序遍历。

在中提到，二叉树的遍历分为前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历四种。要遍历的二叉树如图1所示。图1 二叉树结构创建该二叉树的代码请参见。

因此，对于图1所示的节点图，采用中序遍历的输出结果是“4->2->5->1->3->6”。因此，对于图1所示的节点图，采用中序遍历的输出结果是“4->5->2->6->3->1”。在“2 二叉树的遍历方法”中提到，二叉树的遍历方法有前序遍历、中序遍历、后序遍历属于深度优先遍历。因为前序遍历的输出顺序是根节点、左子树、右子树，所以以前序的方式遍历图1所示的二叉树，则输出的顺序应为“1->2->4->5->3->6”。从图1的根节点（值为1的节点）开始，根据图2的流程图，可以得到如图3所示的步骤。

树是一种数学上的抽象，在算法的设计与分析中起到一个中心作用。树是有n个节点的有限集合。二叉树是树的一种特殊形式，这种树的每个节点最多有2个子节点。int data;};其中，data表示该节点的值；leftChild和rightChild是节点的指针，分别表示该节点的左子节点和右子节点。从图1中可以看出，该二叉树包含6个节点。