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
-104 <= nums[i] <= 104
进阶:
- 你可以设计时间复杂度为
O(n2)
的解决方案吗? - 你能将算法的时间复杂度降低到
O(n log(n))
吗?
动态规划求解。
定义 dp[i]
为以 nums[i]
结尾的最长子序列的长度,dp[i]
初始化为 1(i∈[0, n)
)。即题目求的是 dp[i]
(i ∈[0, n-1]
)的最大值。
状态转移方程为:
dp[i] = max(dp[j]) + 1
,其中 0≤j<i
且 nums[j]<nums[i]
。
class Solution:
def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:
n = len(nums)
dp = [1] * n
res = 1
for i in range(1, n):
for j in range(i):
if nums[j] < nums[i]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
res = max(res, dp[i])
return res
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
int n = nums.length;
int[] dp = new int[n];
Arrays.fill(dp, 1);
int res = 1;
for (int i = 1; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < i; ++j) {
if (nums[j] < nums[i]) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
res = Math.max(res, dp[i]);
}
return res;
}
}
function lengthOfLIS(nums: number[]): number {
let n = nums.length;
let dp = new Array(n).fill(1);
for (let i = 0; i < n; i++) {
for (let j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] < nums[i]) {
dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
}
return Math.max(...dp);
};
class Solution {
public:
int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
vector<int> dp(n, 1);
int res = 1;
for (int i = 1; i < n; ++i) {
for (int j = 0; j < i; ++j) {
if (nums[j] < nums[i]) {
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
res = max(res, dp[i]);
}
return res;
}
};
func lengthOfLIS(nums []int) int {
n := len(nums)
dp := make([]int, n)
dp[0] = 1
res := 1
for i := 1; i < n; i++ {
dp[i] = 1
for j := 0; j < i; j++ {
if nums[j] < nums[i] {
dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)
}
}
res = max(res, dp[i])
}
return res
}
func max(a, b int) int {
if a > b {
return a
}
return b
}