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动态规划——最长升序子序列及其个数
阅读量:6408 次
发布时间:2019-06-23

本文共 924 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

1     public int findNumberOfLIS(int[] nums) { 2         int n=nums.length; 3         if(n==0||n==1)return n; 4         int []dp=new int[n]; 5         int []cnt=new int[n]; 6         int i,j,max=0,res=0; 7         Arrays.fill(dp, 1); 8         Arrays.fill(cnt, 1); 9         for(i=1;i
nums[j]&&dp[i]<=dp[j]){12 dp[i]=dp[j]+1;13 cnt[i]=cnt[j];14 }else if(nums[i]>nums[j]&&dp[i]==dp[j]+1)15 cnt[i]+=cnt[j];16 }17 max=Math.max(dp[i],max);18 }19 for(i=0;i

   首先要清楚dp[i]存放的是什么。之前想当然的认为dp[i]=0..i最长的自增子序列长度,若是如此,那么dp[]便为非降序数组,然而事实并非如此。通过查看dp[]的增长方式便知,其需要满足两个条件nums[i]>nums[j]&&dp[i]<=dp[j],关键的是dp[i]<=dp[j],若没有这个条件,在多次迭代后会有许多重复计算。而最长子序列个数的增长是建立在所有前序状态上的,也就是组合的思想。当nums[i]>nums[j]&&dp[i]==dp[j]+1时,也就是再一次满足了最长子序列的条件,但是并不改变当前dp[i]的值(避免多重计算)此时,当前最长子序列增长。

转载于:https://www.cnblogs.com/yuelien/p/10507787.html

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