定义数组 dp,其中 dp[i] 表示以 a[i] 结尾的最长递增子序列的长度。状态转移方程如下: dp[k] = max(dp[j]) + 1, 其中 1 <= j < k> 该方程表示,对于每个元素 a[k],找到其左侧所有小于 a[k] 的元素 a[j],并取对应 dp[j] 的最大值加
MeeGo 20 次浏览
给定一个未排序的整数数组,如何使用C语言高效地找到其中最长的连续递增子序列?这个问题在算法设计中十分常见,我们可以利用动态规划的思想来解决。 算法思路: 定义状态: 令 dp[i] 表示以数组元素 nums[i] 结尾的最长连续递增子序列的长度。 状态转移方程: 如果 i > 0 且 nums[
C 27 次浏览
给你一个整数数组nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度。(用递归和动态规划算法分别解决并比较计算时间)例如:输入:nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出:4解释:最长递增子序列是[2,3,7,101],因此长度为4 。给你一个整数数组nums ,找到其中最长严格递增子序列
Python 25 次浏览
最长子序列LCS算法,用于处理最长公共字串问题。两个序列的LCS问题包含两个序列的前缀的LCS,因此,LCS问题具有最优子结构性质。在设计递归算法时,不难看出递归算法具有子问题重叠的性质。设C[i,j]表示XiXi和YjYj的最长公共子序列LCS的长度。如果i=0或j=0,即一个序列长度为00时,那
C++ 17 次浏览