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leetcode 300. Longest Increasing Subsequence 最长递增子序列 (中等)

作者:okokabcd
  • 2022 年 6 月 25 日
  • 本文字数:659 字

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leetcode 300. Longest Increasing Subsequence 最长递增子序列 (中等)

一、题目大意

标签: 动态规划https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence


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 = [0,1,0,3,2,3]输出:4


示例 3:


输入:nums = [7,7,7,7,7,7,7]输出:1


提示:


  • 1 <= nums.length <= 2500

  • -104 <= nums[i] <= 104


进阶:


  • 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?

二、解题思路

核心思想是使用一个数组 dp 来保存,dp[i]的意义是到该位置为止的最长递增子序列。最后求所有位置的最大值,而不是 dp 的最后元素。

三、解题方法

3.1 Java 实现

public class Solution {    public int lengthOfLIS(int[] nums) {        int n = nums.length;        if (n <= 1) {            return n;        }        int[] dp = new int[n];        for (int i = 0; i < n; i++) {            dp[i] = 1;        }        int ret = dp[0];        for (int i = 0; i < n; i++) {            for (int j = 0; j < i; j++) {                if (nums[i] > nums[j]) {                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);                }            }            ret = Math.max(dp[i], ret);        }        return ret;    }}
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四、总结小记

  • 2022/6/25 明后两天大到爆雨

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