方法二. 修改状态定义(同时用到了贪心算法、二分查找)时间O(n * log n)空间 O(n) 参考:https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/solution/dong-tai-gui-hua-er-fen-cha-zhao-tan-xin-suan-fa-p/ 定义新状态(特别重要):tail[i]表示长度为i + 1的所有上升子序列的结尾的最小...
[LeetCode][300]longest-increasing-subsequence Content Given an integer arraynums, returnthe length of the longeststrictly increasingsubsequence. Example 1: Input:nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]Output:4Explanation:The longest increasing subsequence is [2,3,7,101], therefore the length is 4. E...
300. 最长上升子序列(点击查看题目) 力扣leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/ 题目描述 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最...
https://leetcode.cn/problems/longest-increasing-subsequence 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 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例1: 输入:nums = [10,9,2,5...
在计算机科学中,最长递增子序列(longest increasing subsequence)问题是指,在一个给定的数值序列中,找到一个子序列,使得这个子序列元素的数值依次递增,并且这个子序列的长度尽可能地大。 300. 最长递增子序列 动态规划O(N2)O(N^2)O(N2) 记dp[i]\mathrm{dp}[i]dp[i]是以给定数组元素num[i]结尾的递增子序列...
解释:最长递增子序列是 [2,3,7,101],因此长度为 4 。 分析: 这道题让我们求最长递增子串 Longest Increasing Subsequence 的长度,简称 LIS 的长度。首先来看一种动态规划 Dynamic Programming 的解法,这种解法的时间复杂度为 O(n2),类似 brute force 的解法,维护一个一维 dp 数组,其中 dp[i] 表示以 nums[...
传送门:英文网址:300. Longest Increasing Subsequence,中文网址:300. 最长上升子序列。 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入:[10,9,2,5,3,7,101,18]输出:4解释:最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。
Explanation: The longest increasing subsequence is [2,3,7,101], therefore the length is 4. 1. 2. 3. Note: There may be more than one LIS combination, it is only necessary for you to return the length. Your algorithm should run in O(n2) complexity. ...
Given an integer arraynums, return the length of the longest strictly increasing subsequence. Example 1: Input: nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] Output: 4 Explanation: The longest increasing subsequence is [2,3,7,101], therefore the length is 4. ...
Longest Increasing Subsequence 2. Solution 解析:Version 1,最长递增子序列,典型的动态规划问题,定义状态:以nums[i]作为结尾元素的最长递增子序列的长度,状态转移方程:遍历nums[i]之前的元素nums[j],如果nums[i] > nums[j],则其最长递增子序列的长度为max(dp[i], dp[j] + 1),遍历之后,可以找到以nums[i...