目录

1.题目解析

题目来源

测试用例

2.算法原理

3.实战代码

代码解析

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注意本题还有一种动态规划的解决方法，贪心的方法就是从动态规划的方法总结而来，各位可以移步博主的另一篇博客先了解一下：动态规划-子序列问题——300.长递增子序列 

1.题目解析

题目来源

300.最长递增子序列——力扣

测试用例

2.算法原理

 

贪心思路 

具体算法 

此时的时间复杂度是O(N^2)，与动态规划一样，那么我们就需要继续优化，这里插入dp表后判断插入位置可以使用二分查找来进行优化，优化后时间复杂度就是O(N*logN)  

3.实战代码

class Solution 
{
public:
    int lengthOfLIS(vector<int>& nums) 
    {
        int n = nums.size();
        vector<int> dp;
        dp.push_back(nums[0]);
        for(int i = 1;i < n;i++)
        {
            if(nums[i] > dp.back())
            {
                dp.push_back(nums[i]);
            }
            else
            {
                int left = 0,right = dp.size();
                while(left < right)
                {
                    int mid = (left + right) >> 1;
                    if(nums[i] > dp[mid])  left = mid + 1;
                    else right = mid;
                }
                dp[left] = nums[i];
            }
        }
        return dp.size();
    }
};

代码解析