步驟一、確定狀態:

確定dp數組及下標含義

dp是長度為len(nums)的數組，dp[i]表示以nums[i]結尾的最長子序列的長度， 這個定義中 nums[i] 必須被選取，且必須是這個子序列的最后一個元素

步驟二、推斷狀態方程:

該題的dp[i]會與前面所有的狀態都有關，所以需要遍歷前面所有的狀態， 并進行判斷， 因為是以nums[i]結尾的最長遞增子序列，只要前面的nums[j]比nums[i]小，就說明在dp[j]的基礎上加上1就可以是dp[i]， 但由于是最長，我們在這里面選擇最 大值。

for j in range(i):
? ? ?if nums[j] < nums[i]:、

? ? ? ? ? ?dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)

步驟三、規定初始條件:

初始條件:

全局初始化都是1， 因為最短的子序列也包括它自己

步驟四、計算順序:
兩層遍歷， 第一層是從1到len(nums), 第二層從0-i

class Solution:def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:if not nums:return 0dp = [1] * len(nums)dp[0] = 1max_len = 1for i in range(1, len(nums)):for j in range(i):if nums[j] < nums[i]:dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)max_len = max(max_len, dp[i])return max_len

總結

以上是生活随笔為你收集整理的111. Leetcode 300. 最长递增子序列 (动态规划-子序列问题)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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