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wordpress站长主题,网站建立的优劣势,seo一级域名和二级域名,wordpress未验证邮箱文章目录 零、原题链接一、题目描述二、测试用例三、解题思路3.1 动态规划3.2 贪心 二分 四、参考代码4.1 动态规划4.2 贪心 二分 零、原题链接 300. 最长递增子序列 一、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…

文章目录

  • 零、原题链接
  • 一、题目描述
  • 二、测试用例
  • 三、解题思路
    • 3.1 动态规划
    • 3.2 贪心 + 二分
  • 四、参考代码
    • 4.1 动态规划
    • 4.2 贪心 + 二分

零、原题链接


300. 最长递增子序列

一、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。

二、测试用例

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
-104 <= nums[i] <= 104

三、解题思路

3.1 动态规划

  1. 基本思路:
      利用动态规划的思想,假设严格递增子序列 i 表示从第 i 元素开始的最长的严格递增子序列,则严格递增子序列 i 可以由 第 i 个元素 和 由第 i+1n 的大于第 i 个元素的最长严格递增子序列构成,即 f ( i ) = max ⁡ i < j < n ∧ n u m s [ j ] > n u m s [ i ] ( f ( j ) ) + 1 f(i)=\max\limits_{i<j<n \; \wedge \;nums[j]>nums[i]}\big(f(j)\big)+1 f(i)=i<j<nnums[j]>nums[i]max(f(j))+1
  2. 具体思路:
    • 从后往前开始构建严格递增子序列 i
      • 遍历第 i+1n 的最长严格递增子序列长度
        • 如果第 j 个元素大于第 i 个元素
          • 如果比当前长度长,则当前长度为 其长度 +1
      • 判断严格递增子序列 i 是否是最长的,是则记录;
    • 返回最长长度。

3.2 贪心 + 二分

  1. 基本思路:
      顾名思义,就是采用贪心算法,对于序列的元素 x ,替换序列 vec 中第一个大于他的元素,如果没有,就在序列 vec 后面补充该元素。
    • 替换序列 vec 中第一个大于他的元素的原因:这样做,可以保证序列 vec 从头到该元素可以构成一个新的严格递增子序列。相比于同等长度旧的子序列,替换元素后的子序列更具有变长的潜力。【只是潜力,不一定能构建更长的子序列】这样做对旧的严格递增子序列是没有影响的,可以考虑下面三种情况:
      • 替换的前面的元素,对于旧的子序列,长度不变,所以最长还是旧的,虽然序列的元素发生了变化;
      • 替换的最后一个元素,这样旧的子序列就换了,但是长度不变,不过最后一个元素变小了,相比旧的子序列,更容易构建出长的子序列。
      • 在末尾新增一个元素,因为旧的子序列不存在比他大的数,所以直接添加到末尾,可以构成更长的子序列。
  2. 具体思路:
    • 遍历序列
      • 对于元素 x ,使用二分查找,找到序列 vec 中第一个大于他的元素
        • 如果存在,则替换;
        • 否则,在尾部新增该元素;

四、参考代码

4.1 动态规划

时间复杂度: O ( n 2 ) \Omicron(n^2) O(n2)
空间复杂度: O ( n ) \Omicron(n) O(n)

class Solution {
public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {vector<int> dp(nums.size(), 1);int ans = 1;for (int i = nums.size() - 2; i >= 0; i--) {for (int j = i + 1; j < nums.size(); j++) {if (nums[j] > nums[i]) {dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);}}ans = max(ans, dp[i]);}return ans;}
};

4.2 贪心 + 二分

时间复杂度: O ( n l o g n ) \Omicron(nlog\; n) O(nlogn)
空间复杂度: O ( n ) \Omicron(n) O(n)

class Solution {
public:vector<int> vec;int n;void change(const int& x) {int l = 0, r = n - 1;while (l <= r) {auto mid = (l + r) >> 1;if (vec[mid] < x) {l = mid + 1;} else {r = mid - 1;}}if (l < n)vec[l] = x;elsevec[n++] = x;}int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {vec = vector<int>(nums.size());n = 0;vec[n++] = nums[0];for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {change(nums[i]);}return n;}
};

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