【力扣】300. 最长递增子序列 <动态规划>

news2024/12/25 2:24:22

【力扣】300. 最长递增子序列

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

提示:
1 <= nums.length <= 2500
- 1 0 4 10^4 104 <= nums[i] <= 1 0 4 10^4 104

题解

回溯五步:

  • 确定dp数组以及下标的含义
    dp[j] 表示: 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

  • 确定递推公式
    在计算 dp[i] 之前,已经计算出 dp[0...i−1] 的值,则状态转移方程为
,其中且

  • dp数组如何初始化
    dp[0]=1

  • 确定遍历顺序
    正常遍历从左到右

  • 举例推导dp数组
    输入是:10 9 2 5 3 7 101,输出为:1 1 1 2 2 3 4
    输入是:5 7 1 9 4 6 2 8 3,输出为:1 2 1 3 2 3 2 4 3

class Solution {
    public int lengthOfLIS(int[] nums) {
        if (nums.length == 0) {
            return 0;
        }
        
        int[] dp = new int[nums.length];
        dp[0] = 1;
        int maxans = 1;
        
        for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
        	// 默认以i为结尾的最长串是1,只有它本身
            dp[i] = 1;
            // 从0 判断到 i
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[i] > nums[j]) {
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
                }
            }
            // 取dp数组中的最大值
            maxans = Math.max(maxans, dp[i]);
        }
        return maxans;
    }
}

计算状态 dp[i] 时,需要 O(n) 的时间遍历 dp[0…i−1] 的所有状态,所以总时间复杂度为 O( n 2 n^2 n2)

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