3.最长递增子序列（可以是不连续）LIS:

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#动态规划 #算法 #数据结构 #python #arraylist

动态规划问题，列出转移方程

假设dp[i]为最长的连续递增子序列
则dp[i]=max(dp[j])+1，并且0=<j=<i，a[j]<a[i]

python代码

def LIS(alist):
	if len(alist)=0:
		return 0
	#建立一个全为1的一维数组
	dp = [1]*len(alist)
	for i in range(1,len(alist)): #1~n
		for j in rang(i):    #0~i
			if alist[i]>alist[j]:
				dp[i] = max(dp[i],1+dp[j])
	#返回dp数组中最大的值
	return max(dp)
jhsignal
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算法设计 最长递增子序列问题
oowadanoko的博客
01-14 642
算法设计 最长递增子序列问题 1. 问题描述 求一个由n个整数组成的整数序列的最长递增子序列。一个整数序列的递增子序列可以是序列中非连续的数按照原序列顺序排列而成的。 最长递增子序列是其递增子序列中长度最长的。 2. 具体要求 输入：输入的第一行是一个正整数n，表示测试例个数。接下来几行是n个测试例的数据，每个测试例的数据由两行组成，其中第一行为一个正整数k (k<=500)，表示整数序列的长度，第二行给出整数序列，整数之间用一个空格隔开。（设给出的每个整数序列的最长递增子序列都是唯一的。） 输出：对
leetCode 300.最长递增子序列 (贪心 + 二分 ) + 图解 + 优化 + 拓展
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10-07 1811
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”dp[i]表示 i 之前包括 i 的以 nums[i] 结尾的最长递增子序列的长度。这里就用反证法来证明，如果 g 不是严格递增的，比如说 g = [1,6,6] 那么最后的这个 6 肯定会对应一个长为 3 的，末尾为 6 的上升子序列，那第二个数是小于等于5的，而这就和第一个6矛盾了，它表示第二个数最小是6。所以通过反证法，我们可以得出 g 一定是一个严格递增的序列，知道 g 是严格递增的，就可以得出后面的结论了。
最长递增子序列（非连续）Longest Increasing Subsequence
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12-19 616
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
转]最长递增子序列问题的求解
weixin_33762321的博客
12-27 283
最长递增子序列问题是一个很基本、较常见的小问题，但这个问题的求解方法却并不那么显而易见，需要较深入的思考和较好的算法素养才能得出良好的算法。由于这个问题能运用学过的基本的算法分析和设计的方法与思想，能够锻炼设计较复杂算法的思维，我对这个问题进行了较深入的分析思考，得出了几种复杂度不同算法，并给出了分析和证明。 一， 最长递增子序列问...
最长递增子序列（LIS）不连续
weixin_42307036的博客
05-30 1288
很牛的一个方法，实现也牛逼 ‘’’ 给的实例 [10, 11, 12, 13, 1, 2, 3, 4, 5] 跟单调栈还有一点不同 [10, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] [10, 11, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] [10, 11, 12, 0, 0, 0, 0, 0, 0] [10, 11, 12, 13, 0, 0, 0, 0, 0] # 单调栈是要全出来，而...
POJ - 2533 Longest Ordered Subsequence —— 最长不连续上升子序列
Lngxling的博客
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Longest Ordered Subsequence Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 55404   Accepted: 24843 Description A numeric sequence of ai is ordered if a1 a
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...
精选资源
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...
最长递增子序列(LIS)+最长公共子序列(LCS)+最长公共递增子序列(LICS)
最新发布
benedict_q的博客
03-31 1594
最长递增子序列（LIS）问题是一个经典的动态规划问题，其目标是找到给定序列中的最长递增子序列的长度。递增子序列是指序列中的元素按照顺序排列，并且每个元素都大于前面的元素。让我们通过一个具体的例子来说明最长递增子序列（LIS）问题的解法。假设我们有一个序列：3,4,1,5,7,2,6我们的目标是找到这个序列的最长递增子序列。我们首先初始化这个数组为1,1,1,1,1,1,1，因为每个元素本身都可以作为一个长度为1的递增子序列。
最长不连续上升序列----动态规划
<—TOT—>
09-01 573
返回数字序列的最长上升子序列的长度，数字不要求连续 给定一个整数n和长度为n的数组，请返回最长上升子序列的长度。 测试样例： 7 2 1 4 3 1 5 6 返回：4 public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Scanner(System
最长递增子序列（nlogn），最长公共子串（连续）,最长公共子序列（不连续）
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10-18 668
最长递增子序列（nlogn）:#include #include #include #include using namespace std; int x[500010],a[500010]; int main() { int n,Z=0; while(~scanf("%d",&n)) { for(int i=0;i<n;i++) {
求一个数组的最长递增子序列（即不一定连续）
qq_40728028的博客
02-14 455
求一个数组的最长递增子序列（即不一定连续） package suanfa.impover; import java.util.Arrays; /** * 求一个数组的最长递增子序列（即不一定连续） */ public class LengthgestSubSequence { /** *用一个数组,count[i]:表示到第i位为止，最长的递增子序列的长度 *...
leetcode300. 最长递增子序列 子序列（不连续）
ResumeProject的博客
07-31 465
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。
【Leetcode递增子序列】300. 最长递增子序列(子序列不连续) NC91最长上升子序列(三)(子序列不连续) 674. 最长连续递增序列(子序列连续)
AloneYue优快云
09-09 393
文章目录Leetode3001.问题描述2.解决方案 Leetode300 1.问题描述 2.解决方案 代码sxl上有详细解答，这只做强调 1.犯了一个不过脑子错误，最后要求的值不一定处在那个序列范围中，所以其实是dp[0]…dp[len-1]中的最大值，而不是dp[len-1] 2.初始化都是1 3.递推也不错多看一看 class Solution { public: int lengthOfLIS(vector<int>& nums) { //1.
(java)求最长递增子序列（可以不连续的情况）
飞行的码农
04-25 2808
题目大意： Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subsequence. For example, Given [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18], The longest increasing subsequence is [2, 3, 7, 101
求最长上升不一定连续子序列
star_38的博客
11-27 352
1.n^2 dp2.贪心：     很多人都说这个方法是“动态规划，像是贪心”，其实就是贪心。     首先开一个数组，一次读入每一个数x，如果x比当前数组最后一个大，就把x加到数组最后，如果x比最后一个小，就在当前数组中找到第一个比x大的数，然后用x替换它。     数组最后的长度就是答案，数组本身不是答案的解法。        证明：加到最后很好理解，第二个情况的原理是，该步骤不改变答案的值，...
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#include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> #define MAX 200007 using namespace std; int n,m; int num[MAX]; int dp[MAX]; int row[MAX]; int sum[MAX]; int main ( ) { while ( ~scanf ( "%d%d" , &n , &m ) ) {
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