最長上公升子串行（longest increasing subsquence）即lis問題是動態規劃解決的乙個經典問題。
例如輸入序列1 5 2 3 4
輸出最長上公升子串行的長度：4 （子串行為1 2 3 4）
動態規劃思路：dp[i]為最長子序列最後乙個元素為元序列第i個元素是的最大長度，只要把前面比dp[i]小的元素對應的dp值+1再求最大值即可。
#include #include using namespace std;
int n, dp[101], num[101], result = 0;
int main()
//在下面實現動態規劃
for (int i = 1; i <= n; ++i)
}result = max(result,dp[i]);
}printf("%d\n", result);
return 0;
}
動態規劃 LIS
最長遞增子串行 lis 的問題是要找到乙個給定序列的最長子序列的長度，使得子串行中的所有元素被排序的順序增加。例如，lis的長度是6和 lis為。最優子結構 對於長度為n的陣列a n 假設假設我們想求以aj結尾的最大遞增子串行長度，設為l j 那麼l j max l i 1,where i j a ...
動態規劃 LIS
動態規劃是比較重要的演算法啦，打算慢慢寫幾篇部落格總結一下。動態規劃的基本思想是 要求原問題的解，先求出更小一些的問題的解，由子問題的解通過某種方式得到原問題的解。以上是有關動態規劃的一些基本概念和概括。第一篇就先講一下最長遞增子串行 lis 的問題的解決。給出乙個數列a，求a的乙個 長度最大的子數...
動態規劃 LIS
lis指乙個序列中最長的單調遞增 嚴格 的子串行。有一種較為樸素的o n 2 的做法,我們不多做贅述,我們講一種用單帶棧和二分來實現的o logn 的演算法 我們從1 n列舉,若該數比棧頂元素大,那麼我們就將該數壓入棧中。否則我們就在整個棧中二分到乙個第乙個大於等於它的數,將其用a i 替換。考慮為...