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[leetcode]Longest Increasing Subsequence

wow_worktile / 546人閱讀

摘要:對于一個遞增子序列,想要增加它的長度,就必須在尾部添加一個更大的值。表示以結尾的最長遞增序列的長度。長度增加的條件就是一個數字比大。長度最大值即為輸入數組的長度。

Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subsequence.

For example, Given [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18], The longest increasing subsequence is [2, 3, 7, 101], therefore the length is 4. Note that there may be more than one LIS combination, it is only necessary for you to return the length.

Your algorithm should run in O(n^2) complexity.

對于一個遞增子序列,想要增加它的長度,就必須在尾部添加一個更大的值。
O(n^2)
dp[i]表示以nums[i]結尾的最長遞增序列的長度。長度增加的條件就是一個數字比nums[i]大。

public int lengthOfLIS(int[] nums) {
        int N = nums.length;
        if (N == 0) return 0;
        int[] dp = new int[N];
        Arrays.fill(dp, 1);
        int res = 1;
        for (int i = 1; i < N; i++) {
            for (int j = 0; j < i; j++) {
                if (nums[j] < nums[i]) {
                    dp[i] = Math.max(dp[j] + 1, dp[i]);
                }
            }
            res = Math.max(res, dp[i]);
        }
        return res;
    }

O(nlogn)
長度最大值即為輸入數組的長度。用dp[i]表示,長度為i時,結尾的數字。可以不斷更新。這里可以用binarySearch來查詢需要插放的位置。
Java自帶的binarySearch,如果有該元素則返回正確的index,如果沒有返回-(index+1),是一個負數,我們需要替換成正確的數值。

public class Solution {
    public int lengthOfLIS(int[] nums) {            
        int[] dp = new int[nums.length];
        int len = 0;

        for(int x : nums) {
            int i = Arrays.binarySearch(dp, 0, len, x);
            if(i < 0) i = -(i + 1);
            dp[i] = x;
            if(i == len) len++;
        }

        return len;
    }
}

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