<p> 最长上升子序列<br /><br />最长上升子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）是指在一个给定序列中找出长度最长的递增子序列。这个问题经常被用来描述一些实际场景，如股票价格、温度等。<br /><br />算法<br /><br />最长上升子序列的问题可以使用动态规划（Dynamic Programming）或贪心算法（Greedy Algorithm）解决。下面我们将分别介绍这两种方法。<br /><br /> 动态规划动态规划是通过构建一个二维表格来解决这个问题的。每个元素代表从第0 个元素到当前元素的最长上升子序列长度。<br /><br /><br /><br /> 贪心算法贪心算法是通过维护一个递增序列来解决这个问题的。每次选择当前元素与递增序列中最后一个元素比较，如果当前元素大于最后一个元素，则将其添加到递增序列中。<br /><br /><br /><br />总结<br /><br />最长上升子序列是一个经典的动态规划问题。通过构建一个二维表格，我们可以在 O(n^2) 的时间复杂度内找到这个问题的解。在实际应用中，贪心算法可能更为合适，因为它可以在 O(n log n) 的时间复杂度内找到这个问题的解，并且空间复杂度较低。 </p> <div> 上一条：仿大众点评项目 —— Day03【分布式锁redission、秒杀优化、Redis消息队列】 <br /> <br /> 下一条：3.利用matlab求平均值和中位数（matlab程序） </div> 讯享网
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