错误的求最长递增子序列的算法实现——写完了才发现，纪念这逝去的一上午

最新推荐文章于 2024-09-10 09:30:00 发布
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博客讲述了实现求递增子序列算法时出现错误的情况，作者花费一上午时间完成后才发现问题，虽未提及具体错误，但围绕递增子序列算法展开。
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求最长递增子序列个数——C++
净无邪博客
01-13 2938
​由于上一篇博客已经分析过求最长上升子序列长度——C++的经典LIS问题，该题是求最长增长子序列个数，经过分析，这题也只是经典LIS(Longest Increasing Subsequence)问题的变种，也就是用同样的LIS框架，区别在于本体需要额外记录每个最长子序列个数。下面是具体实现思路。 用dp[i]记录最长子序列长度maxLen，count[i]记录最长子序列个数，其中i表示数组的元素个数，0 <= i < n；如果求出前dp[i]和count[i]的i-1元素的值，则可以推导出：1.2代码实现
求最长上升子序列长度——C++
净无邪博客
01-05 2072
拿道题目，第一思路是先分析。 求数组最长上升子序列，也就是意味着要遍历整个数组中所有子序列，这时可以考虑是否可以用动态规划。由于动态规划知识，知道这是一题线性动态规划的题目，可以采用线性动态规划解法，即使经典的LIS(Longest Increasing Subsequence)。 动态规划满足三个条件：状态方程、状态转移方程、边界条件，根据分析可知该题满足条件，下面是分析的动态转移方程： 1.2代码实现分析 由上面的状态转移方程和表格可知，需要求有n个子序列长度的LIS，就必须先求出第0个，然后退出第
【算法】最长递增子序列：动态规划&贪心+二分查找
小威的博客
06-29 3285
本文的重点是学习 时间复杂度为 O(N2)O(N^2)O(N2) 的动态规划 和 时间复杂度为 (N∗log⁡2N)(N*\log{2}{N})(N∗log2N) 的贪心+二分查找 这两种解决 类 最长递增子序列问题的解法。在最后补充的相关题目中，需要学习当需要考虑的元素有两个时，如何通过自定义排序来避免考虑其中的一个元素。300. 最长递增子序列 双重 for 循环 dp。 还有一种 dp 写法，我感觉比较奇怪还没有理解： 推荐使用第一种写法。 也就是说： nums = [1, 3, 3, 2, 4] 排
java最长连续递增子序列算法_算法原型--最长递增子序列(Binary Search DP)
weixin_34223354的博客
03-02 2759
题目描述：寻找一个数组的最长递增子序列的长度例如：arr=[2,1,6,4,5,2,7,4]那么：函数返回4，因为(1,4,5,7)或者(2,4,5,7)为最长递增子序列，长度为4。[leetcode300]https://leetcode.com/problems/longest-increasing-subsequence/方法一：O(n^2)算法流程：使用一个数组h[],其中h[i]表示原数...
动态规划算法之最长递增子序列详细解读（附带Java代码解读）
欢迎来到我的博客！这里是一个专注于计算机技术的分享平台，涵盖编程开发、算法研究、系统架构、软件工程等多个领域。无论你是初学者还是资深开发者，都能在这里找到有价值的内容。
09-10 2654
最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）问题是动态规划中的一个经典问题，目标是在给定序列中找到一个最长的子序列，该子序列中的元素是严格递增的。
vue3源码中的最长递增子序列的实现方式
weixin_45231569的博客
06-16 2306
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Vue3 最长递增子序列详解
兰亭古墨
04-01 3619
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]
三种算法求一个数字序列的最长递增子序列
zyy_286的博客
04-17 6380
也有很多博客写如何实现最长递增子序列的算法，自己查阅了一些资料总结出三种实现的算法，两种是常见的处理思路，还有一种是本人自己想出来的算法，很好理解，但是效率不是特别高。 算法一： 将n个数的原序列A[n]排序后得到递增序列B[n]，则把求A的最长单调递增子序列问题转化成求A、B序列的最长公共子序列（LCS）。 这个算法是算法导论书后面习题的标准答案解法了，有很多人写过实现。时间复杂度O(n^
手写diff算法之最长递增子序列vue3（例子+图解+详细注释）
weixin_46098276的博客
09-20 2447
最长递增子序列是什么？diff算法为什么需要用到最长递增子序列？本文超详细带你手写最长子序列的算法！！！
C语言实现最长递增子序列算法详解
此外，压缩包内文件名为 "LCS" 可能暗示作者最初尝试通过 LCS 的思路来建模 LIS 问题——这是一种可行的转换方式：将原序列与其排序后的唯一版本求最长公共子序列，即可得到 LIS。例如，原序列 [5,1,4,2,3] 排序去重...
c语言最长递增子序列nlogn,最长递增子序列
weixin_39984578的博客
05-22 1645
问题定义：给定一个长度为N的数组，找出一个最长的单调自增子序列(不一定连续，但是顺序不能乱)。例如：给定一个长度为6的数组A{5， 6， 7， 1， 2， 8}，则其最长的单调递增子序列为{5，6，7，8}，长度为4.解法一：最长公共子序列法：仔细思考上面的问题，其实可以把上面的问题转化为求最长公共子序列的问题。原数组为A{5， 6， 7， 1， 2， 8}，下一步，我们对这个数组进行排序，排序后...
lenz0a89.gsd Lenze E84AYCPM gsd
12-05
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【大厂+2025】500+真题考点合规备考双通！.zip
12-05
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【微服务架构】基于Spring Cloud Alibaba的秒杀系统设计：高并发场景下库存超卖与分布式事务解决方案
12-05
内容概要：本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程，涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题，采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性，并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理，利用Seata处理跨服务分布式事务，结合RabbitMQ实现异步下单，提升系统吞吐能力。同时，项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排，集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系，构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群：具备Java基础和Spring Boot开发经验，熟悉微服务基本概念的中高级研发人员，尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者；适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师； 使用场景及目标：①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目；②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案；③实践分布式事务（Seata）、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用；④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地； 阅读建议：建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践，重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分，结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理，真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
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MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]内容概要：本文介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行分析的技术方案，旨在模拟超宽带脉冲通过该天线结构的传播过程，并重点计算微带结构的回波损耗参数。该方法通过数值仿真手段精确建模电磁波在天线中的传播特性，适用于高频电磁场仿真与天线性能评估，能够有效支持天线设计优化。文中可能涵盖FDTD算法的基本原理、网格划分、边界条件设置、激励源配置及结果后处理等关键环节。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程，从事天线设计、射频工程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开展超宽带天线的设计与性能仿真；②研究微带天线在脉冲激励下的瞬态响应特性；③计算和优化天线的回波损耗（S11参数），提升匹配性能；④教学与科研中用于电磁仿真方法的实践训练。; 阅读建议：建议读者结合FDTD理论基础与MATLAB编程实践，逐步实现仿真流程，重点关注时间步长、空间网格精度和边界条件对仿真结果的影响，并通过对比仿真与实测数据验证模型准确性。
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