题目： 　　输出最长递增子序列的长度，如输入 4 2 3 1 5 6，输出 4 （因为 2 3 5 6组成了最长递增子序列）。 　　暴力破解法：这种方法很简单，两层for循环搞定，时间复杂度是O(N2)。 　　动态规划：之前我们使用动态规划去解决一般是创建一维数组或者二维数组来构建出dp表 ...

最长递增子序列是动态规划中经典的问题，详细如下： 在一个已知的序列{a1,a2,...,an}中，取出若干数组组成新的序列{ai1,ai2,...,aim}，其中下标i1,i2,...,im保持递增，即新数列中的各个数之间依旧保持原数列中的先后顺序，那么我们称新的序列{ai1,ai2 ...

一，问题描述 给定一个序列，求解它的最长 递增 子序列 的长度。比如： arr[] = {3,1,4,1,5,9,2,6,5} 的最长递增子序列长度为4。即为：1,4,5,9 二，算法分析 有两种方式来求解，一种是转化为LCS问题。即，首先对数组排序，将排序后的结果存储在辅助数组中 ...

试求出给定序列的最长递增子序列长度 程序 ...

__________________________工作学习之余，一边听歌，一边推敲。人生一大快事! 不断修炼自己读代码的能力。 眉眼初抬，且看最长递增子序列。 设长度为N的数组为，则假定以结尾的数组序列的最长递增子序列长度为L(j)，则。 也就是说，我们需要遍历在j之前的所有位置i ...

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 ...

最长递增子序列问题是一个很基本、较常见的小问题，但这个问题的求解方法却并不那么显而易见，需要较深入的思考和较好的算法素养才能得出良好的算法。由于这个问题能运用学过的基本的算法分析和设计的方法与思想，能够锻炼设计较复杂算法的思维，我对这个问题进行了较深入的分析思考，得出了几种复杂度不同算法，并给出 ...

最长单调递增子序列 解题思想：动态规划 1.解法1(n2) 　状态：d[i] = 长度为i+1的递增子序列的长度 　状态转移方程：dp[i] = max(dp[j]+1, dp[i]); 分析：最开始把dp数组初始化为1，然后从前往后考虑数列的元素，对于每个aj，如果a[i ...