最长增长子序列(LIS)
给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。
示例:
- 输入:
[10,9,2,5,3,7,101,18]
- 输出: 4
- 解释: 最长的上升子序列是
[2,3,7,101],
它的长度是4
。
说明:
- 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。
- 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。
进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗?
解法1:动态规划 算法复杂度 O(n^2)
1.建立表 length[n]
2.遍历到nums[i]时,建立循环j in 0-(i-1) 如果nums[j]比nums[i]小,length[i]=max(length[i], length[j]+1)
3.更新maxLength
注:这里额外设置了一个maxlength,是因为nums[i]可能没有起作用
length[i]不表示截止nums[i]的最长增长子序列长度
- class Solution {
- public:
- int FindMax(int a, int b){
- return a>b ? a:b;
- }
- int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
- int n = nums.size();
- ) ;
- int length[n];
- ;
- length[] = ;
- ;i<n;i++){
- length[i] = ;
- ;j<i;j++){
- if(nums[i] > nums[j]){
- length[i] = FindMax(length[i], length[j]+);
- }
- }
- max = FindMax(max, length[i]);
- }
- return max;
- }
- };
解法2:算法复杂度 O(nlogn)
1. 新建立一个数组new[]存放值
2. 遍历原数组nums[]
3. 将nums[i]放入new[]中:找到第一个大于nums[i]的值并替换,如果不存在就直接放到new[]末尾
4. 最后的长度即为这个数组new的长度,但是!!这个数组的内容并不是真实最长增长子序列
- class Solution {
- public:
- int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
- vector<int> dp;
- ; i < nums.size(); ++i) {
- , right = dp.size();
- while (left < right) {
- ;
- ;
- else right = mid;
- }
- if (right >= dp.size()) dp.push_back(nums[i]);
- else dp[right] = nums[i];
- }
- return dp.size();
- }
- };
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