最长上升子序列

最长上升子序列

给定一个长度为 NN 的数列，求数值严格单调递增的子序列的长度最长是多少。

输入格式

第一行包含整数 NN。

第二行包含 NN 个整数，表示完整序列。

输出格式

输出一个整数，表示最大长度。

数据范围

1≤N≤10001≤N≤1000，
−109≤数列中的数≤109−109≤数列中的数≤109

输入样例：

7
3 1 2 1 8 5 6

输出样例：

4

关于动态规划，我们应该想一个问题，就是如何去规划步骤，我们思考，到如何走到这一步，和这一步的情况是什么样，这样说或许有些抽象。

我们看以下这个例子

例如：

3 1 2 1 8 5 6

按照题意，假设我们走到8 

可能有以下几种情况。

{1，2，8}

{1，8}

{2，8}

那我们只需要最优子结构就好，也就是1，2，8这个情况。

那么我们是不是可以遍历 用dp[i]存储我们最优情况，那么我们要思考，没个最优子结构应该如何推导？

考虑dp[i]可以由哪些状态得到

//如果vec[i] < vec[j]

可以由前面的最大max(dp[j]+1，dp[i])得来。

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (vec[i] < vec[j]) {
                vecdp[j] = max(vecdp[j], vecdp[i] + 1);
            }
        }
    }

每次在满足vec[i] < vec[j]的情况下，做出两种转移，dp[前面]+1是最优解和此时已得到的是最优解推导而来。

 

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int N = 1e5;
vector<int> vec(N);
vector<int> vecdp(N);

int main() {
    int n;
    cin >> n;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> vec[i];
    }
    vecdp.resize(n + 5);
    fill(vecdp.begin(), vecdp.end(), 1);
    
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = i + 1; j < n; j++) {
            if (vec[i] < vec[j]) {
                vecdp[j] = max(vecdp[j], vecdp[i] + 1);
            }
        }
    }
    
    int ans = *max_element(vecdp.begin(), vecdp.begin() + n);
    cout << ans;
    return 0;
}