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做网站卖广告挣几百万,seoul,深圳装修公司上市的有哪几家,外网wordpress1、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。 …

1、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。

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

2、初始思路

2.1 思路

按照动态规划的思路,dp数组表示的是到i元素时的最长递增子序列。递推公式应为:从头开始遍历到i元素,如果前面的元素值小于i的值,那么dp可通过与自身比较得到最长递增子序列。如:

dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)

时间复杂度为O(n²)。

2.2 代码

class Solution:def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:n = len(nums)dp = [1] * nfor i in range(n):for j in range(i):if nums[j] < nums[i]:dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)return max(dp)

http://www.dtcms.com/wzjs/157633.html

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