題目： 　　輸出最長遞增子序列的長度，如輸入 4 2 3 1 5 6，輸出 4 （因為 2 3 5 6組成了最長遞增子序列）。 　　暴力破解法：這種方法很簡單，兩層for循環搞定，時間復雜度是O(N2)。 　　動態規划：之前我們使用動態規划去解決一般是創建一維數組或者二維數組來構建出dp表 ...

最長遞增子序列是動態規划中經典的問題，詳細如下： 在一個已知的序列{a1,a2,...,an}中，取出若干數組組成新的序列{ai1,ai2,...,aim}，其中下標i1,i2,...,im保持遞增，即新數列中的各個數之間依舊保持原數列中的先后順序，那么我們稱新的序列{ai1,ai2 ...

一，問題描述 給定一個序列，求解它的最長 遞增 子序列 的長度。比如： arr[] = {3,1,4,1,5,9,2,6,5} 的最長遞增子序列長度為4。即為：1,4,5,9 二，算法分析 有兩種方式來求解，一種是轉化為LCS問題。即，首先對數組排序，將排序后的結果存儲在輔助數組中 ...

試求出給定序列的最長遞增子序列長度 程序 ...

__________________________工作學習之余，一邊聽歌，一邊推敲。人生一大快事! 不斷修煉自己讀代碼的能力。 眉眼初抬，且看最長遞增子序列。 設長度為N的數組為，則假定以結尾的數組序列的最長遞增子序列長度為L(j)，則。 也就是說，我們需要遍歷在j之前的所有位置i ...

很多讀者反應，就算看了前文動態規划詳解，了解了動態規划的套路，也不會寫狀態轉移方程，沒有思路，怎么辦？本文就借助「最長遞增子序列」來講一種設計動態規划的通用技巧：數學歸納思想。 最長遞增子序列（Longest Increasing Subsequence，簡寫 LIS）是比較經典的一個問題，比較 ...

最長遞增子序列問題是一個很基本、較常見的小問題，但這個問題的求解方法卻並不那么顯而易見，需要較深入的思考和較好的算法素養才能得出良好的算法。由於這個問題能運用學過的基本的算法分析和設計的方法與思想，能夠鍛煉設計較復雜算法的思維，我對這個問題進行了較深入的分析思考，得出了幾種復雜度不同算法，並給出 ...

最長單調遞增子序列 解題思想：動態規划 1.解法1(n2) 　狀態：d[i] = 長度為i+1的遞增子序列的長度 　狀態轉移方程：dp[i] = max(dp[j]+1, dp[i]); 分析：最開始把dp數組初始化為1，然后從前往后考慮數列的元素，對於每個aj，如果a[i ...