标签：++ tps 规划 ret off 有一个 pre turn html
转自：https://www.cnblogs.com/coffy/p/5878915.html
设f(i)表示L中以ai为末元素的最长递增子序列的长度。则有如下的递推方程：
这个递推方程的意思是，在求以ai为末元素的最长递增子序列时，找到所有序号在L前面且小于ai的元素aj，即j<i且aj<ai。如果这样的元素存在，那么对所有aj,都有一个以aj为末元素的最长递增子序列的长度f(j)，把其中最大的f(j)选出来，那么f(i)就等于最大的f(j)加上1，即以ai为末元素的最长递增子序列，等于以使f(j)最大的那个aj为末元素的递增子序列最末再加上ai；如果这样的元素不存在，那么ai自身构成一个长度为1的以ai为末元素的递增子序列。
public void lis(float[] L) { int n = L.length; int[] f = new int[n];//用于存放f(i)值； f[0]=1;//以第a1为末元素的最长递增子序列长度为1； for(int i = 1;i<n;i++)//循环n-1次 { f[i]=1;//f[i]的最小值为1； for(int j=0;j<i;j++)//循环i 次 { if(L[j]<L[i]&&f[j]>f[i]-1) f[i]=f[j]+1;//更新f[i]的值。 } } //f[i]的值是以L[i]为结尾的递增子序列的长度，需要求LIS，所以要取其中的最大值。 return max(f); }
【转】动态规划：最长递增子序列Longest Increasing Subsequence
标签：++ tps 规划 ret off 有一个 pre turn html
原文地址：https://www.cnblogs.com/aaronhoo/p/11436845.html
