300. 最长递增子序列

300. 最长递增子序列

Ⅰ、动态规划

dp[i] = max(dp[j]) + 1;\ 0 <= j < i \ \cap num[j] < num[i]

LIS_{length} = max(dp[i]); \ 0 <= i < n

  • dp[i] 代表前 i 个元素,以第 i 个数字结尾的最长上升子序列长度。
  • 每次 遍历一个 dp[i] 就需要从头遍历一遍 dp[j] \ , 0 <= j < i ,更新 dp[i]
public class Solution {
    public int lengthOfLIS(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n == 0) return 0;
        int[] dp = new int[n];
        dp[0] = 1;
        int maxLen = 1;
        for (int i = 1; i < n; i++) {
            dp[i] = 1;
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[j] < nums[i])
                    dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
            }
            maxLen = Math.max(maxLen, dp[i]);
        }
        return maxLen;
    }
}

Ⅱ、二分查找 + 贪心

  • 贪心思想:
    • 顺序遍历一遍 nums ,为了达到最长的升序序列,尽可能取最小的值到 tails
    • tails 数组用于存放最长子序列,所以满足条件的都会放进此数组中,此数组肯定是 升序
    • 在升序 tails 中可以用二分查找,尽快找到当前遍历的 num 需要存放的位置,二分范围 [0\,,res]
      • num > \forall \ tails[\,] ,可以直接插入到 tails 最后位置,二分出来的结果 l 在最后,此时“扩容” res++
      • else 二分找到最靠近前面位置的可插入位置,然后覆盖插入,不需要扩容
  • 准备一个 tails[n]res 即作为结果,同时也是二分查找的右边界
  • 最终的 tails 并不是最长子序列的结果,但是数组的长度是正确的,即 res
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
    int[] tails = new int[nums.length];
    int res = 0;
    for (int num : nums) {
        int l = 0, r = res; // 确定好 tails 区间范围
        while (l < r) {
            int mid = l + ((r - l) >>> 1);
            if (num > tails[mid])
                l = mid + 1;
            else
                r = mid;
        }
        tails[l] = num; // 当前值替换二分找到的 l 位置
        if (res == r) res++; // 需要“扩容”
    }
    return res;
}
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