最长公共子序列是一个很经典的动态规划问题，最近正在学习动态规划，所以拿来这里再整理一下。 这个问题在《算法导论》中作为讲动态规划算法的例题出现。 动态规划，众所周知，第一步就是找子问题，也就是把一个大的问题分解成子问题。这里我们设两个字符串A、B，A = "a0, a1, a2 ...

假设存在一个序列d[1..9] = 2 1 5 3 6 4 8 9 7，可以看出来它的LIS长度为5。下面一步一步试着找出它。我们定义一个序列B，然后令 i = 1 to 9 逐个考察这个序列。此外，我们用一个变量Len来记录现在最长算到多少了首先，把d[1]有序地放到B里，令B ...

给定一个顺序存储的线性表，请设计一个算法查找该线性表中最长的连续递增子序列。例如，(1,9,2,5,7,3,4,6,8,0)中最长的递增子序列为(3,4,6,8)。 输入格式: 输入第1行给出正整数n（≤10​5​​）；第2行给出n个整数，其间以空格分隔。 输出格式: 在一行中输出第一次 ...

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 ...

大家好，我是程序员学长。 今天我们来聊一聊最长递增子序列这个问题。 如果喜欢，记得点个关注哟~ 问题描述 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 ...

1.问题描述： 求一个正整数序列的最长单调自增子序列，子序列不要求是连续的。例如 Input：5 5 2 4 3 1 Output：2 2. 算法复杂度是O(N*N) f[i]是以a[i]为最大值的子序列，那么f[]的最大值就是要的结果。 int f[],a[]; f ...

const arr = [2, 1, 5, 3, 6, 4, 8, 9, 7] function getSequence (arr) { // c ...

找出在数组中的最长递增子序列 数组：1,9,2,5,7,3,4,6,8,0 最长递增子序列：3,4,6,8 思路： 遇到大的就移动，如果在某一个位置变小了就计算这一段的长度（双指针）不停更新最大的length一个在前线，一个在后面作为游标，最后结束了看一下战线拉了有多长 ...