原文:动态规划-最长不下降子序列(LIS)

最长不下降子序列 LIS 最长不下降子序列 Longest Increasing Subsequence 是动态规划中的一个非常经典的问题: 在一个数字序列中,找到一个最长的子序列 可以不连续 ,使得这个子序列是不下降 非递减 的 例如 A , , , , , , ,它的最长不下降子序列是 , , , , ,长度为 。 对于这个问题,最简单的办法就是暴力枚举每种情况,即对于每个元素有取和不取两种选 ...

2020-03-22 20:23 0 627 推荐指数:

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动态规划-最长上升序列LIS

给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]输出: 4 解释: 最长的上升序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。说明: 可能会有多种最长上升序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。你算法的时间复杂度应该为 O ...

Tue Mar 24 01:44:00 CST 2020 0 646
动态规划最长上升序列LIS

  转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/GodA/p/5180560.html   学习动态规划问题(DP问题)中,其中有一个知识点叫最长上升序列(longest increasing subsequence),也可以叫最长非降序序列,简称LIS。简单说一下 ...

Thu Feb 04 05:36:00 CST 2016 3 23857
动态规划基础之最长上升序列LIS

最长上升序列又名最长下降序列,英文名Longest Increasing Subsequence(简称LIS) What is LIS? 首先介绍一下序列吧。序列就是一组数据中的一些数据组成的序列(说实话我也解释不清QAQ!!) 举个栗子吧: 我们有一组数据:21 56 13 ...

Wed Jul 24 18:39:00 CST 2019 0 846
动态规划----最长递增子序列问题(LIS)

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 ...

Thu Feb 14 01:50:00 CST 2019 0 753
动态规划 - 最长递增子序列(LIS)

最长递增子序列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 ...

Thu Dec 10 04:32:00 CST 2015 1 2025
最长回文序列-----动态规划

完全没思路啊没思路。。。。Copy代码,想书写一遍矩阵,还被卡住了,完全不知道自己错在哪里!! 解题思路:动态规划。 设立一个len行len列的dp数组~dp[i][j]表示字符串i~j下标所构成的子串中最长回文子串的长度~最后我们需要返回的是dp[0][len-1]的值 ...

Sun Feb 19 06:17:00 CST 2017 0 1975
 
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