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- 1. 题目:
- 2. 我的代码:
- 小结:
1. 题目:
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. 我的代码:
class Solution:def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:# dp数组下标的含义:[0, i]子数组;dp数组的含义:包含了第i个数后的序列的最长递增子序列dp = [1] * len(nums)# 递推公式for i in range(1, len(nums)):for j in range(0, i):if nums[i] > nums[j]:dp[i] = max(dp[j] + 1, dp[i])return max(dp)
最长递增子序列,可以用一维dp解决,dp数组下标的含义:[0, i]子数组;dp数组的含义:包含了第i个数后的序列的最长递增子序列。有点像是一个树状的结构,后面节点需要前面比它小的节点中与其连接(这就需要挨个判断,判断之前走过的每一个dp)
一定要注意,是只有在nums[i] > nums[j]
时,才能去更新dp[i],更新时加上本节点的长度1,因此递推公式为:dp[i] = max(dp[j] + 1, dp[i])
要返回的应当时所有的dp中最大的,因为dp[i]只代表以第i个节点为结尾的子序列,包含最后一个节点的dp并不一定就是最大的。
小结:
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