leetcode-300.最长递增子序列(python)

该博客介绍了LeetCode中的300题,即寻找整数数组中的最长递增子序列。博主解析了问题并提出使用动态规划来解决,详细解释了动态规划的状态转移方程,并给出了Python代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目如下

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。

题目解析

这道题其实第一眼也能看出来,求最长递增数列应该用动态规划进行解决,但是动态规划的状态转移方程我们应该怎么做呐?
我们假设有前n个数字进行比较,dp[i]是第i个,我们重新创建一个数列,数列里全是1,代表所有的数字都可以单个形成长度为1的子数列,然后计算前面有多少比自己小的数字,有一个就+1。如果dp[i]<dp[j],那么就需要在新的数列第i个+1赋给j,但是如果j位置上本身就比i的大,不需要换,即dp[j] = max(dp[j], dp[i] + 1)
代码如下

class Solution:
    def lengthOfLIS(self, nums: List
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