题目描述
给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。
示例
示例 1:
输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]
输出: 4
解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。
说明
- 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。
- 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。
解答方法
方法一:动态规划
思路
状态定义:
dp[i]的值代表 nums 前 i个数字的最长子序列长度。
转移方程: 设 j∈[0,i),考虑每轮计算新 dp[i]时,遍历 [0,i)列表区间,做以下判断:
- 当 nums[i] > nums[j]时:nums[i] 可以接在 nums[j] 之后(此题要求严格递增),此情况下最长上升子序列长度为 dp[j] + 1;
- 此情况 下计算出的dp[j]+1 的最大值,为直到 i 的最长上升子序列长度(即dp[i] )。实现方式为遍历 j时,每轮执行 dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)。转移方程: dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) for j in [0, i)。
- 当 nums[i] <= nums[j]时: nums[i]nums[i] 无法接在 nums[j]之后,此情况上升子序列不成立,跳过。
转移方程: dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) for j in [0, i)。
初始状态:
dp[i]dp[i] 所有元素置 11,含义是每个元素都至少可以单独成为子序列,此时长度都为 11。
返回值:
返回 dpdp 列表最大值,即可得到全局最长上升子序列长度。
代码
class Solution:
def lengthOfLIS(self, nums: List[int]) -> int:
if len(nums)==0:
return 0
dp = [1] * len(nums)
for i in range(len(nums)):
for j in range(i):
if nums[i] > nums[j]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
return max(dp)
时间复杂度
O(n^2),遍历计算 dpdp 列表需 O(N)O(N),计算每个 dp[i]dp[i] 需 O(N)O(N)。
空间复杂度
O(N),dp列表占用线性大小额外空间。