一，问题描述设L=<a1,a2,…,an>是n个不同的实数的
序列，L的递增子
序列是这样一个子
序列Lin=<aK1,ak2,…,akm>，其中k1<k2<…<km且aK1<ak2<…<akm。求最大的m值。二，问题求解方法一：转化为LCS根据求LCS方法，将
序列L按递增顺序排列，然后存放在数组M中，于是求
序列L的
最长递增子
序列就转化成求
序列
题目： 给定数组arr。求最长的有序子序列的长度，返回长度int分析： 1 要求的子串是有序的，就要比大小 2 用最暴力大方法，看成窗口问题，每一个元素求出它左边的最长序列子串，写入一个数组dp，dp中的最大值就是要求的结果，这样的方法时间复杂度为O(N^2) 3 进阶算法：除了记录每个元素与左边的最大序列子串的数组dp外。再建一个数组end，其实在使用上相当于一个有序链表，每一个元素插入的位置是
言归正传，到算法上来了，最长递增子序列问题在这里不再啰嗦了，不懂的自己baidu去，不过我更喜欢google，呵呵。个人的爱好吧。 最长递增子序列有两种解法，一种是借助前面的LCS算法，另外是本文要写的另外一种方法。 1.LCS LCS算法比
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2023-06-20 10:18:20
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[TOC]### 1. 最长递增序列
给定一个序列，找出其中最长的，严格递增的子序列的长度（不要求连续）。解法一：动态规划通过一个辅助数组记录每一个元素处的最大序列长度（在必须选这个元素的前提下），然后在坐标小于当前元素的数组扫描，在值小于当前元素的集合中选出最大值即为当前元素处的最大子序列。状态转移方程：dp[i] = max(1, max(dp[j]+1, j<i, nums[
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2023-06-20 10:17:15
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给定一个整数序列，找到最长上升子序列（LIS），返回LIS的长度。在线评测地址：点击此处前往 说明最长上升子序列的定义：最长上升子序列问题是在一个无序的给定序列中找到一个尽可能长的由低到高排列的子序列，这种子序列不一定是连续的或者唯一的。样例 1:
输入: [5,4,1,2,3]
输出: 3
解释:
LIS 是 [1,2,3]
样例 2:
输入: [4,2,4,5,
最长升序子序列是最长公共子序列的变形。只要将字符串升序排序后与原字符串求最长公共子序列即可。以下提供一个工具类可以传入任何形式的数组。（添加新类型的数组时构造方法要自己加）。package com.leejuen.string;
import java.lang.reflect.Array;
import java.util.Arrays;
public class LCS
{
privat
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2023-06-27 09:56:06
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一，
最长递增子
序列问题的描述 设L=<a1,a2,…,an>是n个不同的实数的
序列，L的递增子
序列是这样一个子
序列Lin=<aK1,ak2,…,akm>，其中k1<k2<…<km且aK1<ak2<…<akm。求最大的m值。 二， 第一种
算法：转化为LCS问题求解 设
序列X=<b1,b2,…,bn>是对
序列L=<
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2023-08-21 20:08:08
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package test2;public class maxline {public static void main(String[] args) { //需求：5,6,7,1,2,8 的最长最子序列，输出结果应该是4。 //1.定义两个数组 一个是放置原数组 一个放置子序列。 int[] arr = {5,6,7,1,2,8}; int[] num =
原创
精选
2022-10-26 11:59:34
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说明考虑到篇幅问题，我会分两次更新这个内容。本篇文章只是原文的一部分，我在原文的基础上增加了部分内容以及修改了部分代码和注释。另外，我增加了爱奇艺 2018 秋招 Java：求给定合法括号序列的深度 这道题。所有代码均编译成功，并带有注释，欢迎各位享用！1. KMP 算法谈到字符串问题，不得不提的就是 KMP 算法，它是用来解决字符串查找的问题，可以在一个字符串(S)中查找一个子串(W)出现的位置
递归的办法： 动态规划： 迭代： 选自：https://www.bilibili.com/video/BV1AB4y1w7eT ...
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2021-10-16 11:12:00
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下面以字符串12212321为例，经过上一步，变成了 S[] = "$#1#2#2#1#2#3#2#1#";然后用一个数组 P[i] 来记录以字符S[i]为中心的最长回文子串向左/右扩张的长度（包括S[i]，也就是把该回文串“对折”以后的长度），比如S和P的对应关系：
S # 1 # 2 # 2 # 1 # 2 # 3 # 2 # 1 #
P 1
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2023-08-13 09:52:19
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1.问题引出最长字段匹配问题归结如下：假设存在两个字符段：A={'a', 'b', 'c', 'b', 'd', 'a', 'b'};B= {'b', 'd', 'c', 'a', 'b', 'a'};则A、B两个字段的匹配即为A、B的公共子序列，如{‘a’}、{‘b’}、{‘b、‘d’}、{‘b’、’c’、’a’、’b’}均为该两个字符段的公共子序列，而最长公共子序列则为以上子序列中长度最长的。
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2023-08-02 11:52:40
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给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 示例 1： 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4] 输出：6 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。 示例 2： 输入：nums = [1] 输出 ...
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2021-10-16 17:02:00
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# 最长子串算法java实现
## 导言
最长子串算法是计算给定字符串中最长连续子串的长度的一种算法。本文将介绍最长子串算法的实现过程，并提供相应的代码和注释。
## 算法流程
首先，让我们来看一下最长子串算法的流程。下面的表格展示了实现该算法时需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 定义一个变量来保存最长子串的长度，初始化为0 |
|
def ma(li): if not li: return li n = len(li) m = [] for i in range(n-1): nn = 0 for j in range(i+1, n-1): if li[i] < li[j]: nn += 1 m.append(nn) print
原创
2022-08-22 17:14:33
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最长子序列软考：算法应用与备考策略
最长子序列问题是计算机科学中的一个经典问题，也是软考中常考的算法之一。本文将探讨最长子序列问题在软考中的应用以及备考策略。
一、最长子序列问题简介
最长子序列问题是指在给定的一个数列中，找到一个最长的递增子序列。这个问题可以采用动态规划算法进行求解，时间复杂度为
O(n^2)
。最长子序列问题在实际应用中有着广泛的应用，比如在生物信息学、文本挖掘等领域
# 寻找最长子序列的 Python 算法
在计算机科学中，最长子序列是指一个序列中具有特定属性的最长连续子序列。在字符串处理和算法设计中，寻找最长子序列是一个常见且有用的问题。Python 提供了多种方法来实现寻找最长子序列的算法，包括动态规划和递归等。
## 动态规划方法
动态规划是一种常见的解决最长子序列问题的方法，其核心思想是将原问题分解成子问题，并保存子问题的解，以便后续使用。下面是
如输入33 5 4 6输出 33 4 53 5 6思路：最长子序列有几个通过n*log(n)算出来再用dfs+路径记录输出所有的值View Code #include<stdio.h>#include<string.h>#include<stack>#include<iostream>using namespace std;#define MAXN 109int ok=0;int n,a[MAXN],s[MAXN];//ÐòÁдæÔÚsÀïint
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2011-11-06 21:09:00
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给定一个严格递增的正整数数组形成序列，找到 A 中最长的斐波那契式的子序列的长度。如果一个不存在，返回 0 。
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2023-06-01 21:04:00
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问题：给定一组数 a0,a0,....,an-1. 求该序列的最长递增(递减)序列的长度。最长递增子序列长度的求法有O(n^2)和O(nlogn)两种算法.1.复杂度为O(n^2)的算法。 设L[i]表示以a[i]结尾的最长递增子序列的长度。则ans=max{L[1],...,L[n]};当i=1时，显然长度为1，即L[1]=1;L[i]的递归方程如
