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 ...

原始代码错误，移步博客查看O(N^2)及优化的O(N*logN)的实现：每天一道编程题——最长递增子序列 ...

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 ...

题目说明 查找给定的一个数组中的所有递增子序列，子序列长度>=2并且可以为本身 解释说明 给定一个数组，查找一个所有递增子序列，可以简化成从数组中找到所有长度为2、3、4......n的递增子序列，而为了从中找到长度为i的递增子序列，我们可以利用深度优先搜索的方式，先将一个数入栈 ...

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 ...

最长公共子序列（LCS） 【问题】 求两字符序列的最长公共字符子序列 问题描述：字符序列的子序列是指从给定字符序列中随意地（不一定连续）去掉若干个字符（可能一个也不去掉）后所形成的字符序列。令给定的字符序列X=“x0，x1，…，xm-1”，序列Y=“y0，y1，…，yk-1”是X的子序列 ...

LIS问题可以转化为LCS问题求解，或者转化为动态规划方式求解。 LCS问题的递推式为： 动态规划法递推式为： LCS程序上一篇文章里有写过，这里是第二种方法的程序（参考 ...