leetcode 300 最长递增子序列 longest-increasing-subsequence【ct】 === 解法: 分析题目,题目要求是一个最长递增子序列的长度,设置dp数组,数组中每个值为1,dp[i]表示以i点为结尾的最长递增子序列的长度 需要两次循环,第一个是外层循环,第二个是从0到i的循环,如果nums[j]<nums[i] 那么dp[i]的值应该为Math.min(dp[i],dp[j]+1) 就这样两次循环,最终返...
LeetCode 300. Longest Increasing Subsequence (DP) 题目 经典题目,最长递增子序列。 有O(n^2)效率,还有O(n*logn)效率的。 O(n^2)的效率很好理解的啦,就是大家最常见的那种DP O(n*logn) 的方法是维护一个递增的栈,这个栈不等于最长递增子序列。但是数组的长度一定是等于最长递增子序列的长度...
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...
Given an unsorted array of integersnums, returnthe length of the longest continuous increasing subsequence (i.e. subarray). The subsequence must be strictly increasing. A continuous increasing subsequence is defined by two indiceslandr(l < r) such that it is[nums[l], nums[l + 1], ..., ...
LeetCode 300. Longest Increasing Subsequence 程序员木子 香港浸会大学 数据分析与人工智能硕士在读 来自专栏 · LeetCode Description Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subsequence. Example: Input: [10,9,2,5,3,7,101,18]Output: 4Explanation: The ...
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/longest-arithmetic-subsequence-of-given-difference 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。 很巧妙的算法,但是不是我想的 枯了 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
代码随想录 ・ 2023.05.22 代码随想录 | LeetCode:674.最长连续递增序列 《代码随想录》算法视频公开课:动态规划之子序列问题,重点在于连续!| LeetCode:674.最长连续递增序列,相信结合视频再看本篇题解,更有助于大家对本题的理解。思路本题相对于昨天的动态规划:300.最长递增子序列最大的区别在于“连续”。本...
本题可在LeetCode上OJ,链接 Longest Substring Without Repeating Characters 今天的题目解题有Java 和 JavaScript 两种语言版本,其中JS版本只有9行。 题目描述: Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters. Examples: Given "abcabcbb", the answer is "abc", which ...
https://discuss.leetcode.com/topic/28738/java-python-binary-search-o-nlogn-time-with-explanation 解法有点怪。画了好长一段时间来理解。 tails[i] 描述的是 length = i + 1 的sub increasing sequence 中最小的值。只有这个最小,才有可能接上更多的数,使得总长度最大。
1. Description 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...