Leetcode 300 最长递增子序列
题目定义:
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 = [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出:4
解释:最长递增子序列是 [2,3,7,101],因此长度为 4
示例 2:
输入:nums = [0,1,0,3,2,3]
输出:4
示例 3:
输入:nums = [7,7,7,7,7,7,7]
输出:1
题目解析:
首先使用动态规划的思想,双重循环,定义 数组dp[] 为动态规划的数组,dp[i]
为考虑前 i
个元素,以第 i
个数字结尾的最长上升子序列的长度,注意 nums[i]
必须被选取。
外层的每次一次循环,都依次比较从0
到 i
的所有数,是否小于当前值num[i]
,假设比较的数为num[j]
,如果小于,那么num[i] =Math.max(1,dp[j] + 1)
,1 是最低值,dp[j]
标识num[j]
的最长上升子序列
方式一(动态规划):
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
if(nums.length == 0)
return 0;
int[] dp = new int[nums.length + 1];
int max = 1;
dp[0] = 1;
for(int i = 1; i < nums.length; i++){
dp[i] = 1;
for(int j = 0; j < i; j++){
if(nums[i] > nums[j]){
dp[i] = Math.max(dp[i],dp[j] + 1);
}
}
max = Math.max(dp[i],max);
}
return max;
}
}
方式二(贪心 + 二分查找):
class Solution {
//思路见官方题解
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
if(nums.length == 0)
return 0;
int max = 1;
int[] d = new int[nums.length + 1];
d[1] = nums[0];
for(int i = 1; i < nums.length; i++){
if(nums[i] > d[max]){
d[++max] = nums[i];
}else{
int left = 1,right = max,pos = 0;
while(left <= right){
int mid = (right - left) / 2 + left;
if(d[mid] < nums[i]){
pos = mid;
left = mid + 1;
}else{
right = mid - 1;
}
}
d[pos + 1] = nums[i];
}
}
return max;
}
}