300. 最长上升子序列
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了300. 最长上升子序列相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
题目描述:
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?
思想:动态规划
定义 dp[i] 为考虑前 i 个元素,以第 i 个数字结尾的最长上升子序列的长度,注意 nums[i] 必须被选取。
我们从小到大计算 dp[] 数组的值,在计算 dp[i] 之前,我们已经计算出 dp[0…i−1] 的值,则状态转移方程为:
dp[i]=max(dp[j])+1,其中0≤j<i且num[j]<num[i]
即考虑往 dp[0…i−1] 中最长的上升子序列后面再加一个nums[i]。由于 dp[j] 代表 nums[0…j] 中以nums[j] 结尾的最长上升子序列,所以如果能从 dp[j] 这个状态转移过来,那么 nums[i] 必然要大于 nums[j],才能将 nums[i] 放在nums[j] 后面以形成更长的上升子序列。
最后,整个数组的最长上升子序列即所有 dp[i] 中的最大值。
LIS = max(dp[i]) 其中 0<= i < n
代码:
class Solution { public: int lengthOfLIS(vector<int>& nums) { if(nums.size() == 0) return 0; int n = nums.size(); vector<int> dp(n,1); for(int i=1;i<n;i++){ for(int j=0;j<i;j++){ if(nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i],dp[j] + 1); } } return *max_element(dp.begin(),dp.end()); } };
注:
C++中对vector求最大值:使用迭代器和algorithm库中的max_element函数来求得vector中的最大值,顺便求出了最大值所在的位置。
示例:
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int main(){ vector<int> a = { 2,4,6,7,1,0,8,9,6,3,2 }; auto maxPosition = max_element(a.begin(), a.end()); cout << *maxPosition << " at the postion of " << maxPosition - a.begin() <<endl; //cout << a[maxPosition - a.begin()] << " at the postion of " << distance(a.begin(), maxPosition) << endl; system("pause"); return 0; }
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