JavaScript：实现longest increasing subsequence最长递增子序列算法(附完整源码)

一个是O(n^2)一个是O(logn*n) 两者都需要临时空间

最长上升子序列裸题 【题目描述】 有N个数，求最长上升子序列。 【输入格式】 第一行一个整数N 第二行N个整数表示N个数 【输出格式】 一个整数表示最长上升子序列的最大长度 【样例输入】 5 1 3 2 5 6 【样例输出】 4 【样例解释】 1-3-5-6或1-2-5-6 【数据范围】 对于70%的数据，1<=N<=100...

【题目】 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且 连续递增的子序列，并返回该序列的长度。连续递增的子序列 可以由两个下标 l 和 r（l < r）确定，如果对于每个 l <= i < r，都有 nums[i] < nums[i + 1] ，那么子序列 [nums[l], nums[l + 1], …, nums[r - 1], nums[r]] 就是连续递增子序列。 【示例 1】 输入：nums = [1,3,5,4,7] 输出：3 解释：最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为

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] 的子序列。 示例 1： 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： 输入：nums = [0,1,0,3,2,3] 输出：4 示例 3： 输入：nums = [7,

因为Vue3的原因，最长递增子序列在前端圈火了。身为菜鸟的我第一次听到这个词的时候，脑袋都懵了，这是个啥玩意儿？最长递增子序列（longest increasing subsequence）问题是指，在一个给定的数值序列中，找到一个子序列，使得这个子序列元素的数值依次递增，并且这个子序列的长度尽可能地大。最长递增子序列中的元素在原序列中不一定是连续的。例如，在给定数组 [4, 5, 1, 2, 7, 3, 6, 9, 0] 中，最长递增子序列是 1，2，3，6，9。

如果 nums[i] 大于 nums[j]（其中 j < i），那么我们可以考虑将 nums[i] 添加到以 nums[j] 结尾的递增子序列中，因此可能会得到一个更长的递增子序列。此时，我们尝试更新 dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1)，表示以 nums[i] 结尾的最长子序列长度可能由以 nums[j] 结尾的子序列长度加 1 得到。基本思路是创建一个长度与原数组相同的新数组 dp，其中 dp[i] 表示以 nums[i] 结尾的最长严格递增子序列的长度。

前言：vue 的 deep 算法用到了这个算法。什么是最长递增子序列，就是给你一个数组 [4,5,1,2,7,3,6,9]，算出它们的最长递增子序列 [1,2,3,6,9]。

【代码】js 数组递增最长子序列。

然后，我们遍历数组中的每个元素，从前面的元素中找到比当前元素小的元素，并更新dp数组中对应位置的值。然后，通过两个嵌套的循环遍历数组中的每个元素，并根据当前元素和之前的元素的比较来更新dp数组中的值。最后，我们找到dp数组中的最大值，即为最长递增子序列的长度。这个算法可以在解决一些序列问题时非常有用，例如找到最长递增子序列本身，或者求解最长递增子序列的长度等。最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence）是一种经典的算法问题，其目标是在给定序列中找到最长的递增子序列。

leetcode 300 最长递增子序列 JavaScript 思路： 首先确定一个数为本次遍历的末尾，之后从其前面开始寻找递增的子序列，从而获取长度，对比每次遍历的长度，取最大的值即可。 本次思路讲一下动态规划的实现方法 首先要确定dp用二维还是一维 因为要找最长递增，在第二层遍历中，肯定要以0开始，所以用dp[i]即可 那么这里 dp[i]代表，以第 i + 1个数结尾的 最长上升子序列的长度(0<=i<nums.length-1) 也就是 比如说第3个数为结尾，从nums[0]到nums

JavaScript实现LongestIncreasingSubsequence最长递增子序列算法（附完整源码）dpLongestIncreasingSubsequence.js完整源代码dpLongestIncreasingSubsequence.test.js完整源代码 dpLongestIncreasingSubsequence.js完整源代码 export default function dpLongestIncreasingSubsequence(sequence) { const leng

1 题目 给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101]，它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合，你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗? 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subse

力扣 300. 最长上升子序列 给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。 示例一 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101]，它的长度是 4。 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合，你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。 进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗? 可使用二分法求解，本篇暂不用 动态规划解题 时间复杂度为O(n^2) var len.

参考 Python 解法： 动态规划 —— 最长递增子序列（LIS） 原题位置：Longest Increasing Subsequence | LeetCode OJ题目的说明： 严格递增； 子序列不要求连续； 解法 1，O(n2)O(n^2)class Solution { public: int lengthOfLIS(vector<int>& nums) { if (nums