🌟都能看懂的LIS(最长上升子序列)问题🌟
你是不是也对算法中的“最长上升子序列”感到头疼?别担心!今天就用简单易懂的方式带你轻松理解它!💪
想象一下,你有一串数字:[10, 9, 2, 5, 3, 7, 101]。你的任务是找到一个最长的子序列,这个子序列里的数字是严格递增的。🔍✨
比如,在上面的例子中,最长的上升子序列是 [2, 3, 7, 101],长度为4。🎉
那么怎么解决呢?我们可以用动态规划的方法!💡
1️⃣ 首先,定义一个数组 `dp`,其中 `dp[i]` 表示以第i个数字结尾的最长上升子序列的长度。
2️⃣ 然后,遍历数组,对于每个位置 `i`,检查它前面的所有数字 `j`(j < i),如果 `nums[j] < nums[i]`,说明可以接在 `j` 后面,更新 `dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)`。
通过这种方法,最终 `dp` 数组的最大值就是答案啦!🎯
希望这篇讲解能帮到你!如果你还有疑问,欢迎留言哦!💬💬
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