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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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,
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2023-12-02 11:48:35
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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
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2023-10-09 09:53:54
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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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O(N^2)package heng.java.level1;import java.util.Scanner;public class TheMostLongSequenceSum4 { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int m = input.nextInt(); while(m-->0){ int n = input.nextInt(); int [] arr = new int [n]; for (int i = 0; i maxSum...
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2013-09-09 19:57:00
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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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# 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
原创
2024-04-25 07:03:39
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# 公共最长子序列（LCS）及其在 Python 中的实现
公共最长子序列（Longest Common Subsequence，简称 LCS）是计算机科学中的一个经典问题，它用于寻找两个序列的最长子序列部分，该部分在两个序列中都有，但不需要是连续的。LCS 在 DNA 比对、文本比较等领域有着广泛应用。
## 1. 理论基础
给定两个序列 A 和 B，LCS 的定义是能从 A 和 B 中提
原创
2024-10-24 05:08:53
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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
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2024-03-13 21:43:53
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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
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2023-12-19 16:47:32
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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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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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python实现动态规划一、开发环境开发工具：jupyter notebook 并使用vscode，cmd命令行工具协助编程测试算法,并使用codeblocks辅助编写C++程序 编程语言：python3.6二、实验内容1.最长公共子序列问题。分别求x={ABCBDAB}, y={BDCABA}问题背景：首先引用一下百度百科的话最长公共子序列（LCS）是一个在一个序列集合中（通常为两个序列）用来查
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2024-02-14 14:11:24
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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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LeetCode：300. 最长上升子序列（python）给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。示例:输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101]，它的长度是 4。说明:可能会有多种最长上升子序列的组合，你只需要输出对应的长度即可。你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(
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2024-07-02 08:43:15
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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
原创
2023-10-23 16:47:53
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动态规划解法：时间复杂度 o(n2),空间复杂度O(n2) dp[i][j]表示当s[i:j]子串是否是回文串。 当j-i<=1时，如果s[i] == s[j]则表示s[i:j]为回文串，dp[i][j]=1 当j-i > 1时，则判断 s[i]、s[j]是否相等以及dp[i+1][ j-1]是否为true，即s[i+1:j-1]是否为回文串，如果为真，则dp[i][j] = true
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2023-08-06 09:27:12
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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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