算法新手,刷力扣遇到这题,搞了半天终于搞懂了,来这记录一下,欢迎大家交流指点. 题目描述: 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. 解法一:暴力递归 不解释,先暴力搞一下.(时间复杂度O(n^3),不行) 1 class Solution { 2 public: 3 int l(vector<int>&

Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subsequence. For example,Given [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18],The longest increasing subsequence is [2, 3, 7, 101], therefore the length is 4. Note that there may be more than o

最长递增子序列是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,...,aim}为原序列的一个子序列.若在子序列中,当下标ix > iy时,aix > aiy,那么我们称这个子序列为原序列的一个递增子序列.最长递增子序列问题,就是在一个给定的原序列中,求得最长递增子序列长度.

问题 K: [动态规划]拦截导弹 时间限制: 1 Sec  内存限制: 256 MB提交: 39  解决: 10[提交][状态][讨论版] 题目描述 张琪曼:“老师,修罗场是什么?” 墨老师:“修罗是佛家用语,修罗毕生以战斗为目标,修罗场指的是他们之间的死斗坑,人们通常用‘修罗场’来形容惨烈的战场.后来又引申出‘一个人在困境中做绝死奋斗’的意思.所以,这其实也在暗示我们,即使是身处绝境,也不要放弃奋斗.再说了,情况其实没有这么糟糕,因为我们最新的导弹拦截系统已经研制好了.” 魔法世界为了防御修罗

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,利用之前的历史上dp表中的值进行相关的处理求解出这个过程中的几个最大值,最小值,然后相加减来得出dp表的当前元素的值,所以我们会想,先创建一个一维数组,因为数组中选择的元素的范围在进行变化,所以dp表表示的值为截取到当前

最长递增子序列是动态规划中最经典的问题之一,我们从讨论这个问题开始,循序渐进的了解动态规划的相关知识要点. 在一个已知的序列 {a1, a 2,...an}中,取出若干数组成新的序列{ai1, ai 2,...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, ai 2,...aim}为原序列的一个子序列.若在子序列中,当下标 ix > iy时,aix > aiy,那么我们称这个子序列为原序列的一个递增子序列.最长递增子

给出长度为N的数组,找出这个数组的最长递增子序列.(递增子序列是指,子序列的元素是递增的) 例如:5 1 6 8 2 4 5 10,最长递增子序列是1 2 4 5 10. Input 第1行:1个数N,N为序列的长度(2 <= N <= 50000)  第2 - N + 1行:每行1个数,对应序列的元素(-10^9 <= Sii <= 10^9) Output 输出最长递增子序列的长度. Sample Input 8 5 1 6 8 2 4 5 10 Sample Output 5

1.题目描述     给定数组arr,返回arr的最长递增子序列. 2.举例     arr={2,1,5,3,6,4,8,9,7},返回的最长递增子序列为{1,3,4,8,9}. 3.解答     本期主要从动态规划和二分法两个方向来求解最长递增子序列问题. 3.1 动态规划求解最长递增子序列     先介绍时间复杂度为O(N^2^)的方法,具体过程如下: 生成数组dp,dp[i]表示在以arr[i]这个数结尾的情况下,arr[0-i]中的最大递增子序列长度. 对第一个数arr[0]来说,令d

原题链接:1134 最长递增子序列 题目分析:长度为  的数列  有多达  个子序列,但我们应用动态规划法仍可以很高效地求出最长递增子序列().这里介绍两种方法. 先考虑用下列变量设计动态规划的算法.这里设输入数列的第一个数为  . 一位数组, 为由  到  中的部分元素构成且最后选择了  的  的长度. 一位数组, 为由  到  中的部分元素构成且最后选择了  的  的倒数第二个元素的位置(记录当前以得出的最长递增子序列中,各元素前面一个元素的位置) 有了这些变量,动态规划法求  的算法便可以

题目: 给出长度为N的数组,找出这个数组的最长递增子序列.(递增子序列是指,子序列的元素是递增的) 例如:5 1 6 8 2 4 5 10,最长递增子序列是1 2 4 5 10. Input 第1行:1个数N,N为序列的长度(2 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:每行1个数,对应序列的元素(-10^9 <= S[i] <= 10^9) Output 输出最长递增子序列的长度. Input示例 8 5 1 6 8 2 4 5 10 Output示例 5 分析: 令

i 0 1 2 3 4 5 6 7 8 a[i] 1 4 7 2 5 8 3 6 9 lis[i] 1 2 3 2 3 4 3 4 5 时间复杂度为n^2的算法: //求最长递增子序列 //2019/2/28 #include<iostream> using namespace std; int LIS(int a[],int N) { ] = {}; ;i<N;i++)//给每一个数的lis赋初值为1 { lis[i]=; } ;i<N;i++) { ;j<i;j++) {

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

题目链接:http://poj.org/problem?id=2533 解题报告: 状态转移方程: dp[i]表示以a[i]为结尾的LIS长度 状态转移方程: dp[0]=1; dp[i]=max(dp[k])+1,(k<i),(a[k]<a[i]) #include <stdio.h> #define MAX 1005 int a[MAX];///存数据 int dp[MAX];///dp[i]表示以a[i]为结尾的最长递增子序列(LIS)的长度 int main() { int

       在一个已知的序列{ a1,a2,……am}中,取出若干数组成新的序列{ 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,那么称{ ai1, ai2,……aim}为原序列的一个子序列.若在子序列中,当下标 ix > iy时,aix > aiy,那么称其为原序列的一个递增子序列.最长递增子序列问题就是在一个给定的原序列中,求得其最长递增子序列的长度.       求最长递增子序列的递推公式为:      

给出长度为N的数组,找出这个数组的最长递增子序列.(递增子序列是指,子序列的元素是递增的) 例如:5 1 6 8 2 4 5 10,最长递增子序列是1 2 4 5 10. Input 第1行:1个数N,N为序列的长度(2 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:每行1个数,对应序列的元素(-10^9 <= S[i] <= 10^9) Output 输出最长递增子序列的长度. Input示例 8 5 1 6 8 2 4 5 10 Output示例 5 思路:这题只能用n

Problem Description 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能超过前一发的高度.某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭.由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹.怎么办呢?多搞几套系统呗!你说说倒蛮容易,成本呢?成本是个大问题啊.所以俺就到这里来求救了,请帮助计算一下最少需要多少套拦截系统.   Input 输入若干组数据.每组数据包括:导弹总个数(正

转自:https://www.cnblogs.com/coffy/p/5878915.html 设f(i)表示L中以ai为末元素的最长递增子序列的长度.则有如下的递推方程: 这个递推方程的意思是,在求以ai为末元素的最长递增子序列时,找到所有序号在L前面且小于ai的元素aj,即j<i且aj<ai.如果这样的元素存在,那么对所有aj,都有一个以aj为末元素的最长递增子序列,设其长度为f(j),把其中最大的f(j)选出来,那么f(i)就等于最大的f(j)加上1,即以ai为末元素的最长递增子序列,等

题目描述与背景介绍 背景题目: [674. 最长连续递增序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-increasing-subsequence/ [300. 最长递增子序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/ 这两个都是DP的经典题目,674比较简单. 代码: class Solution { public int findLength

最长递增子序列的个数 给定一个未排序的整数数组,找到最长递增子序列的个数. 示例 1: 输入: [1,3,5,4,7]输出: 2解释: 有两个最长递增子序列,分别是 [1, 3, 4, 7] 和[1, 3, 5, 7].示例 2: 输入: [2,2,2,2,2]输出: 5解释: 最长递增子序列的长度是1,并且存在5个子序列的长度为1,因此输出5. 思路: 思路我们需要定义两个vector数组: vector<int> dp(n,1): 表示以nums[i]结尾的LIS长度vector<i

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同时是这两个序列中的部分(不要求连续),这个就叫做公共子序列,然后最长公共子序列自然就是所有的子序列中最长的啦. 既然是动态规划,难点肯定是在转移方程那了.首先我们用一张网上流传的图: 我个人觉得这张图最好的阐述了这个问题的解法.下面说一下我的理解:首先我们要考虑怎么表示LCS中的各个状态,这个知道的可能觉得很