//vue3优化版(回头我会完善下算法思路)

function getSequence(arr) {
const p = arr.slice()
const result = [0]
let i, j, u, v, c
const len = arr.length
for (i = 0; i < len; i++) {
const arrI = arr[i]
if (arrI !== 0) {
j = result[result.length - 1]
if (arr[j] < arrI) {
p[i] = j
result.push(i)
continue
}
u = 0
v = result.length - 1
while (u < v) {
c = ((u + v) / 2) | 0
if (arr[result[c]] < arrI) {
u = c + 1
} else {
v = c
}
}
if (arrI < arr[result[u]]) {
if (u > 0) {
p[i] = result[u - 1]
}
result[u] = i
}
}
}
u = result.length
v = result[u - 1]
while (u-- > 0) {
result[u] = v
v = p[v]
}
return result
} console.log(getSequence([10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]));

//算法原型——基础算法版

//Objective is to find the longest increasing subsequence in an array.

let nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]

//O(n^2) solution that uses dynamic programming to figure out if we want the
//element in the subsequence or not. if (nums.length == 0) {
return 0
} //Every element initially starts with a subsequence of length 1
let dp = new Array(nums.length).fill(1) //Use a nested iterator to compare all pairs of elements in the array
for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
for (let j = 0; j < i; j++) {
//If nums[i] = 5 && nums[j] = 2, then we can choose to add
//the previous subsequence to the current one
if (nums[i] > nums[j]) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1)
}
}
} return Math.max(...dp)

vue3 最长递增子序列 diff优化的更多相关文章

  1. (转载)最长递增子序列 O(NlogN)算法

    原博文:传送门 最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence) 下面我们简记为 LIS. 定义d[k]:长度为k的上升子序列的最末元素,若有多个长度为k的上升子序列,则 ...

  2. 最长递增子序列 O(NlogN)算法

    转自:点击打开链接 最长递增子序列,Longest Increasing Subsequence 下面我们简记为 LIS. 排序+LCS算法 以及 DP算法就忽略了,这两个太容易理解了. 假设存在一个 ...

  3. LIS 最长递增子序列

    一.最长公共子序列 经典的动态规划问题,大概的陈述如下: 给定两个序列a1,a2,a3,a4,a5,a6......和b1,b2,b3,b4,b5,b6.......,要求这样的序列使得c同时是这两个 ...

  4. 最长递增子序列LIS再谈

    DP模型: d(i) 以第 i 个元素结尾的最长递增子序列的长度. 那么就有 d(i) = max(d(j)) + 1;(j<i&&a[j]<a[i]),答案 max(d( ...

  5. 算法设计 - LCS 最长公共子序列&&最长公共子串 &&LIS 最长递增子序列

    出处 http://segmentfault.com/blog/exploring/ 本章讲解:1. LCS(最长公共子序列)O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:2. 与之类似但不同的 ...

  6. Luogu 3402 最长公共子序列(二分,最长递增子序列)

    Luogu 3402 最长公共子序列(二分,最长递增子序列) Description 经过长时间的摸索和练习,DJL终于学会了怎么求LCS.Johann感觉DJL孺子可教,就给他布置了一个课后作业: ...

  7. 51NOD 1376 最长递增子序列的数量 [CDQ分治]

    1376 最长递增子序列的数量 首先可以用线段树优化$DP$做,转移时取$0...a[i]$的最大$f$值 但我要练习$CDQ$ $LIS$是二维偏序问题,偏序关系是$i<j,\ a_i< ...

  8. 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 ...

  9. Python动态规划求解最长递增子序列(LIS)

    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

随机推荐

  1. Capstone CS5268 Type-C转HDMI+VGA带PD快充+USB3.1扩展坞方案

    CS5268是一种高度集成的单芯片,适用于多个细分市场和显示应用,如拓展坞.扩展底座等. 2.CS5268参数说明 总则 USB Type-C规范1.2 HDMI规范v2.0b兼容发射机,数据速率高达 ...

  2. CS5213设计HDMI转VGA带音频方案+设计电路|直接替代AG6200 AG6201

    台湾安格AG6200 AG6201专门用于设计HDMI转VGA带音频输出的方案芯片,CS5213是一款HDMI to VGA转换器且结合了HDMI输入接口和模拟RGB DAC输出.带支持片上音频数模转 ...

  3. Java初学者作业——简单程序根据用户输入的会员类型以及购物金额,判断是否能够享受活动优惠

    返回本章节 返回作业目录 需求说明: 超市周年庆举行购物满减活动,编写Java程序,根据用户输入的会员类型以及购物金额,判断是否能够享受活动优惠,会员类型的输入不限制大小写.具体获取规则:若为VIP会 ...

  4. Notepad++插件Base64编解码

    我们平常进行Base64编码需要自己写代码转换, 或者使用其他人编写的小工具程序, 也可以使用在线base64编码工具, 现在我们还可以使用Notepad++自带的插件, 进行Base64编码和解码, ...

  5. Docker_安装和卸载(2)

    1.检查是否安装docker docker -v 下图为已安装docker的结果 下图为未安装docker的结果 2.卸载docker 查看已安装的版本 yum list installed | gr ...

  6. Vue-cli代理解决跨域问题

    使用vue-cli调接口的时候,总是会出现垮与问题,因为vue的localhost与访问域名不一致导致.而这一点,开发者显然也想到了,故而在vuejs-templates,也就是vue-cli的使用的 ...

  7. SQL高级优化(二)之MySQL架构

    一.架构 想要学好SQL优化就必须从对应数据库的基本架构开始学习 架构图如下 二.架构分析 1. 连接管理与安全验证 ​     MySQL有连接池(Connection Pool)管理客户端的连接. ...

  8. etcd的raft选取机制

    etcd 是一个分布式的k/V存储系统.核心使用了RAFT分布式一致性协议.一致性这个概念,它是指多个服务器在状态达成一致,但是在一个分布式系统中,因为各种意外可能,有的服务器可能会崩溃或变得不可靠, ...

  9. Servlet初级学习加入数据库操作(一)

    需要的源代码地址: https://url56.ctfile.com/f/34653256-527822631-2e255a(访问密码:7567) 将页面中的数据逐步替换为数据库管理 准备一个连接数据 ...

  10. 今天太开心了,因为我知道了seastar框架

    今天听说了一个新的C++语言开发的网络框架,叫做seastar. seastar有何特别之处呢?先看看官网提供的性能数据: 性能 HTTPD benchmark: cpu # request/sec ...