LeetCode冥想:最长递增子序列
哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《LeetCode冥想:最长递增子序列》,本文主要会讲到等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧!
这个问题的描述简单地说:
给定一个整数数组 nums,返回最长严格递增子序列.
的长度
例如:
input: nums = [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18] output: 4 explanation: the longest increasing subsequence is [2, 3, 7, 101], therefore the length is 4.
或者:
input: nums = [0, 1, 0, 3, 2, 3] output: 4
或者:
input: nums = [7, 7, 7, 7, 7, 7, 7] output: 1
与本系列的上一个问题类似,我们也可以在这里看看自下而上的动态规划方法。
对于 nums 数组中的每个值,我们可以从索引开始的最大子序列的长度 我 是:
- 1(该值本身)
或
- 1 从索引开始可以拥有的最大子序列的数量 i 1 。
但是,如果 nums[i 1] 小于 nums[i],我们不能包含第二个选项。
首先,我们可以首先创建一个 dp 数组来保存从 nums 的每个索引开始可以拥有的子序列的长度。也就是说,dp[0] 的长度是从 nums[0] 开始的最大子序列的长度,dp[1] 的长度是从 nums[1] 开始的最大子序列的长度,等等于:
let dp = array.from({ length: nums.length }, () => 1);
然后,我们可以从 nums 的最后一个索引开始向后迭代(因为这是最简单的位置,只有一种方法可以向前形成子序列,只需取值本身):
for (let i = nums.length - 1; i >= 0; i--) { /* ... */ }
对于每个选项,我们可以从下一个索引开始迭代,看看是否可以包含从该索引开始可以形成的最大子序列,如果可以,我们可以得到 dp[i] 和 1 dp 之间的最大值[j]:
for (let i = nums.length - 1; i >= 0; i--) { for (let j = i + 1; j < nums.length; j++) { if (nums[i] < nums[j]) { dp[i] = math.max(dp[i], 1 + dp[j]); } } }
最后,我们可以返回 dp 中的最大值:
function lengthoflis(nums: number[]): number { /* ... */ return math.max(...dp); }
最终的解决方案如下所示:
function lengthOfLIS(nums: number[]): number { let dp = Array.from({ length: nums.length }, () => 1); for (let i = nums.length - 1; i >= 0; i--) { for (let j = i + 1; j < nums.length; j++) { if (nums[i] < nums[j]) { dp[i] = Math.max(dp[i], 1 + dp[j]); } } } return Math.max(...dp); }
时间和空间复杂度
时间复杂度为
o(n2)
当我们迭代 nums 中的每个项目时,对于 nums 中的每个项目。
空间复杂度为
o(n)
因为我们保留了一个 dp 数组,它的大小会随着 nums 长度的增加而增加。
这是本系列中的最后一个动态规划问题。接下来,我们将开始关于间隔的新篇章。在那之前,祝您编码愉快。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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