ui网页设计图_h5手机端页面开发_企业网站建设的一般要素_seo快速排名优化公司

 dp[i]表示以nums[i]这个数结尾的时的严格递增子序列的最长长度，那么只要每次增加一个数字nums[i]并且这个nums[i]比之前的nums[j]要大，dp[i]就要更新为dp[i]和dp[j]+1二者的最大值，初始化默认最大递增子序列都是1

这里遍历顺序的感觉很像多重背包，每次增加一个物品nums[i]，然后对原本的最大子序列再进一步判断，只要增加的nums[i]比之前的子序列最后一个数字要大，那么就拼接上更新最大子序列长度

 

 错误代码：这里我忘记了dp[i]的含义，最后结果dp[n-1]存储的是以nums[n-1]结尾的子序列的最大递增长度，在这个错误案例中，正确的子序列是[1,3,6,7,9,10]，而我的错误代码得到的子序列是[1,3,4,5,6]

class Solution {
public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {int n =nums.size();vector<int> dp(n,1);for(int i=1;i<n;i++)for(int j=0;j<i;j++)if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);return dp[n-1];}
};

 正确代码：应该用一个结果存储真正的最长递增子序列也就是dp[n-3]而不是dp[n-1]的值

class Solution {
public:int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {int n =nums.size();int result=1;vector<int> dp(n,1);for(int i=1;i<n;i++){for(int j=0;j<i;j++)if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);result=max(result,dp[i]);}return result;}
};