动态规划子序列时间复杂度分析
最长子序列的时间复杂度，用 D[]数组来还挺巧的。通过维护一个辅助数组 D[]，可以在O(nlogn)的复杂度下搞定最长上升子序列。每次判断当前元素a[t]是不是比 D[len]大，如果是，直接接上；否则二分找个位置替换。代码也不复杂，性能还挺不错的，适合性能敏感的场景。
动态规划里，子序列问题一直是老大难，像最长公共子序列、最长不下降子序列这种题，基本都离不开状态转移和空间优化。你要是想系统地搞清楚这些玩法，下面这些资源都挺值一看的。
最长上升子序列 nlgn 源码，源码讲得清楚，细节比较扎实。
最长不下降与不上升子序列的双向，双向思路也蛮常用的，挺有意思。
最长公共子序列（C 语言实现），入门时蛮有，适合理清基本逻辑。
基于动态规划的最长递增子序列求解，讲得比较系统，适合初学者梳理思路。
如果你正好在做动态规划的练习题，不妨试试用 D[]方法来写下最长上升子序列，写着写着你就懂了什么叫“空间换时间”了。
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