300:最长递增子序列

src/main/java/leetcode/editor/cn/LongestIncreasingSubsequence.java

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+//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 = [7,7,7,7,7,7,7]
+//输出：1
+// 
+//
+// 
+//
+// 提示： 
+//
+// 
+// 1 <= nums.length <= 2500 
+// -104 <= nums[i] <= 104 
+// 
+//
+// 
+//
+// 进阶： 
+//
+// 
+// 你可以设计时间复杂度为 O(n2) 的解决方案吗？ 
+// 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗? 
+// 
+// Related Topics 数组 二分查找 动态规划 
+// 👍 1781 👎 0
+
+package leetcode.editor.cn;
+
+//300:最长递增子序列
+class LongestIncreasingSubsequence {
+    public static void main(String[] args) {
+        //测试代码
+        Solution solution = new LongestIncreasingSubsequence().new Solution();
+    }
+
+    //力扣代码
+    //leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
+    class Solution {
+        public int lengthOfLIS(int[] nums) {
+            int[] dp = new int[nums.length];
+            dp[0] = 1;
+            int max = 1;
+            for (int i = 1; i < nums.length; i++) {
+                dp[i] = 1;
+                for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
+                    if (nums[i] > nums[j]) {
+                        dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);
+                    }
+                }
+                max = Math.max(max, dp[i]);
+            }
+            return max;
+        }
+    }
+//leetcode submit region end(Prohibit modification and deletion)
+
+}

src/main/java/leetcode/editor/cn/LongestIncreasingSubsequence.md

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+<p>给你一个整数数组 <code>nums</code> ，找到其中最长严格递增子序列的长度。</p>
+
+<p>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，<code>[3,6,2,7]</code> 是数组 <code>[0,3,1,6,2,2,7]</code> 的子序列。</p>
+ 
+
+<p><strong>示例 1：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]
+<strong>输出：</strong>4
+<strong>解释：</strong>最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
+</pre>
+
+<p><strong>示例 2：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>nums = [0,1,0,3,2,3]
+<strong>输出：</strong>4
+</pre>
+
+<p><strong>示例 3：</strong></p>
+
+<pre>
+<strong>输入：</strong>nums = [7,7,7,7,7,7,7]
+<strong>输出：</strong>1
+</pre>
+
+<p> </p>
+
+<p><strong>提示：</strong></p>
+
+<ul>
+	<li><code>1 <= nums.length <= 2500</code></li>
+	<li><code>-10<sup>4</sup> <= nums[i] <= 10<sup>4</sup></code></li>
+</ul>
+
+<p> </p>
+
+<p><b>进阶：</b></p>
+
+<ul>
+	<li>你可以设计时间复杂度为 <code>O(n<sup>2</sup>)</code> 的解决方案吗？</li>
+	<li>你能将算法的时间复杂度降低到 <code>O(n log(n))</code> 吗?</li>
+</ul>
+<div><div>Related Topics</div><div><li>数组</li><li>二分查找</li><li>动态规划</li></div></div>\n<div><li>👍 1781</li><li>👎 0</li></div>