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简答题

最长上升子序列(2024.3四级)

一个数的序列bi,当b1 < b2 < … < bS的时候,我们称这个序列是上升的。对于给定的一个序列(a1, a2, …, aN),我们可以得到一些上升的子序列(ai1, ai2, …, aiK),这里1 <= i1 < i2 < … < iK <= N。比如,对于序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8),有它的一些上升子序列,如(1, 7), (3, 4, 8)等等。这些子序列中最长的长度是4,比如子序列(1, 3, 5, 8). 你的任务,就是对于给定的序列,求出最长上升子序列的长度。

时间限制:11000

内存限制:65536

输入

输入的第一行是序列的长度N (1 <= N <= 1000)。第二行给出序列中的N个整数,这些整数的取值范围都在0到10000。

输出

最长上升子序列的长度。


样例输入

7
1 7 3 5 9 4 8

样例输出

4

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答案:

对于给定的序列,最长上升子序列的长度为4。

解析:

【喵呜刷题小喵解析】:
这个问题是一个经典的动态规划问题,可以通过动态规划算法来解决。

首先,我们需要定义一个数组dp,其中dp[i]表示以第i个数结尾的最长上升子序列的长度。初始时,所有的dp值都为1,因为每个数本身都可以构成一个长度为1的上升子序列。

然后,我们遍历序列中的每个数,对于每个数a[i],我们再遍历它之前的所有数a[j],其中j的取值范围是1到i-1。如果a[j] < a[i],说明我们可以将a[i]加入到以a[j]结尾的上升子序列中,形成一个更长的上升子序列。因此,我们可以更新dp[i]的值为dp[i]和dp[j]+1中的较大值。

最后,我们遍历dp数组,找到其中的最大值,即为最长上升子序列的长度。

对于样例输入,我们可以按照上述算法进行计算,得到最长上升子序列的长度为4。
创作类型:
原创

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