300. 最长递增子序列

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。

子序列 是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7]

子序列

示例 1:

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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 。

示例 2:

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输入:nums = [0,1,0,3,2,3]
输出:4

示例 3:

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输入:nums = [7,7,7,7,7,7,7]
输出:1

提示:

  • 1 <= nums.length <= 2500
  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4

进阶:

  • 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?

动态规划,线性dp

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class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
// f[i]: 考虑nums[0:i],以nums[i]结尾的最长递增子序列长度
int n = nums.length, f[] = new int[n+1], res = 0;
Arrays.fill(f, 1);
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) { // 这里f[0:i-1]是单调递增的,可以用二分优化
if (nums[i] > nums[j])
f[i+1] = Math.max(f[i+1], f[j+1]+1);
}
res = Math.max(res, f[i+1]);
}
return res;
}
}

也可以用贪心思想,维护一个自增序列

a数组:

  • 10
  • 9
  • 2
  • 2 5
  • 2 3
  • 2 3 7
  • 2 3 7 101
  • 2 3 7 18
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class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
int n = nums.length;
// 用a数组维护当前的递增子序列,贪心思想,维护值最小的递增子序列
int a[] = new int[n];
int cnt = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int l = 0, r = cnt;
while (l < r) {
int m = (l + r)/2;
if (a[m] < nums[i]) l = m + 1;
else r = m;
}
a[l] = nums[i];
if (l == cnt) cnt++;
}
return cnt;
}
}