问题描述： 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.方法一：这个方法是我用java实现的，利用java里 容器，从头开始遍历数组，每遍历一个元素，需要进行两步操作：第一、创建一个新的LinkedList,并将这个元素放进去；第二、将
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2013-12-24 14:04:49
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2016-09-17 08:29:01
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300. 最长递增子序列 利用动态规划解题 dp[0] = 1 定义为 第一个元素的包括该元素的最长子串为1; 状态转移方程： 遍历 m m<n 如果nums[m]<nums[n] dp[n] =Math.max(dp[n],dp[m]+1);class Solution { /** 动态规划 */ public int lengthOfLIS(int[] nums) { int res =1; i
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2022-01-13 13:42:02
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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。 示例 1：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出：4 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。 示例 2：输入：nums
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2022-02-17 10:58:14
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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。
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2021-06-29 14:14:44
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题目给定一个整数数组 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。示例： 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出：4 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。思路分析这道题求最长上升子
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2023-07-18 13:32:38
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求一个数组的最长自增子序列，示例： 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。#include<iostream>//最长递增子序列//dp[i]表示以a[i]这个元素结尾的最长递增子序列的长度int max(int a,int b){ return a > b ? a : b;}int...
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2021-06-04 16:24:06
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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。示例 1：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。示例 2：输入：nums =
原创
2022-09-28 11:23:46
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# Java动态规划：最长递增子序列
## 一、引言
在计算机科学中，最长递增子序列（LIS）是一个经典的问题。这个问题旨在从一个给定的数字序列中找出最长的递增子序列。动态规划是解决这个类型问题的有效方法，下面我们会详细探讨如何用Java实现这一算法。
## 二、动态规划思路
首先，我们需要一个清晰的流程，以帮助我们分步骤实现这个算法。以下是实现“Java动态规划最长递增子序列”的主要步骤：
原创
2024-10-27 05:20:16
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# 动态规划中的最长递增子序列（LIS）实现
在计算机科学中，**最长递增子序列**问题是一个经典的问题，通过使用动态规划，我们可以有效地求解这一问题。本文将向你介绍如何在Java中实现这个问题，强调每一个步骤和相关代码的解释。
## 1. 问题描述
给定一个整数数组 `nums`，找到其中最长的递增子序列的长度。递增子序列是一个严格递增的序列，这意味着序列的元素是逐步增加的。
例如，对于
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2024-10-28 05:55:28
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给出长度为N的数组，找出这个数组的最长递增子序列。(递增子序列是指，子序列的元素是递增的）例如：5 1 6 8 2 4 5 10，最长递增子
原创
2023-12-30 08:11:54
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很多读者反应，就算看了前文 动态规划详解，了解了动态规划的套路，也不会写状态转移方程，没有思路，怎么办？本文就借助「最长递增子序列」来讲一种设计动态规划的通用技巧：数学归纳思想。最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence，简写 LIS）是比较经典的一个问题，比较容易想到的是动态规划解法，时间复杂度 O(N^2)，我们借这个问题来由浅入深讲解如何写动态规划。比较难想
原创
2021-04-07 10:59:11
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# 动态规划求最长递增子序列（LIS）实现指南
## 1. 概述
最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）是一个经典的动态规划问题。在本教程中，我们将通过一系列步骤来实现一个使用 Java 的 LIS 算法。该算法的目标是找出给定数组中的最长递增子序列的长度。
## 2. 流程概述
### 步骤流程表
| 步骤 | 描述
300. 最长递增子序列 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。 题目链接： 300. 最长递增子序列 - 力扣 ...
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2021-09-20 15:17:00
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ReferenceLabuladong的算法小抄(纸质书籍 2021年1月第1版，2022年1月第七次印刷 第2章，第1节)勘误：第93页最下面的图里dp[3] = 4应改为dp[3] = 3动态规划一般解法找到“状态”和“选择”->明确dp数组/函数的定义->寻找状态之间的关系。难点dp数组的含义寻找正确的状态转移方程(数学归纳法)代码解释详见 Labuladong的算法小抄 书箱(
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2022-04-25 10:13:54
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最长递增子序列 两种做法这里给一个例题，理解完可以做一做。HRBUST-1835复杂度为\(O(N^2)\)做法采用
动态规划的做法有一个长度为N的数组{a0, a1, a2, a3, ... , an-1}，我们假定以aj结尾的数组
序列的
最长递增子序列长度为dp[j]，那么dp[j]=max(dp[i]+1, i<j 并且a[i]<a[j])。我们需要遍历j之前所有位置的i，找出这个这
Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subsequence.
For example,
Given [10, 9, 2,&nb
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2017-03-03 21:03:38
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首先，最长递增子序列，中的序列二字如何理解，序列值得是可以不连续的，也就是
原创
2022-06-19 00:35:58
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/* * @lc app=leetcode.cn id=300 lang=cpp * * [300] 最长递增子序列 * * https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/description/ * * algori
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2021-04-26 15:28:00
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当前最大长度=上一个比这个数小的子序列的最大长度+1（要注意，这里的上一个不止一个，所以要更新dp[j]的值即在两者中取较大值/*
300. 最长递增子序列
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。
示例 1
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2023-07-02 16:33:13
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