Problem: 300. 最长递增子序列
💖 动态规划
思路
复杂度
时间复杂度: O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)
空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-809629.html
Code
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums)
{
int n = nums.length;
int[] f = new int[n + 1];// f[i] 表示以 nums[i] 结尾的最大上升子序列长度
int ans = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
f[i] = 1;//以自己为结尾,初始化长度为 1
for (int j = 0; j < i; j++)
if (nums[i] > nums[j])// 在 i 前边找到一个严格比自己小的元素,接上去(+1)
f[i] = Math.max(f[i], f[j] + 1);
ans = Math.max(ans, f[i]);//答案即是以任意元素结尾的最大上升子序列的最大值
}
return ans;
}
}
💖 贪心 + 二分
思路
👨🏫 参考题解
复杂度
时间复杂度: O ( n log n ) O(n\log{n}) O(nlogn)文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-809629.html
空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
Code
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums)
{
int n = nums.length;
int[] tail = new int[n + 1];// tail[i] 表示子序列长度为 i 的最小元素值
int ans = 0;
for (int x : nums)
{
int l = 0;
int r = ans;
// 找到 tail[i-1] < x < tail[i] 的位置,x就可以把 tail[i] 替换掉
// 换而言之,就是找到第一个 > x 的 tail[i] 的 i (upperBound)
while (l < r)
{
int m = l + r >> 1;
if (tail[m] < x)
l = m + 1;
else
r = m;
}
tail[l] = x;
// ans == l 说明目前tail数组的元素都比当前的 num 要小 因此最长子序列的长度可以增加了
if (ans == l)
ans++;
}
return ans;
}
}
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