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最长递增子序列在线播放_最长递增子序列动态规划(2024年12月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

最长递增子序列

最长递增子序列问题：回溯算法优化探讨这道题目的解法确实多种多样，递归、贪心、动态规划和回溯都可以尝试。我尝试了回溯算法，但发现它在普通用例下可以工作，但在某些情况下会超时。有没有类似记忆化搜索的方法，或者如何剪枝去重来降低时间复杂度呢？以下是我写的回溯算法的代码： ```cpp class Solution { public: int maxLength = 1; void backtracking(vector& nums, int startIndex, int curLength) { if (startIndex > nums.size() - 1) return; for (int i = startIndex; i < nums.size(); ++i) { if (!startIndex || nums[startIndex - 1] < nums[i]) { maxLength = max(maxLength, curLength + 1); } else { continue; } backtracking(nums, i + 1, curLength + 1); } } int lengthOfLIS(vector& nums) { backtracking(nums, 0, 0); return maxLength; } }; ``` 这段代码的核心思想是从头到尾遍历数组，并在每个位置尝试扩展当前递增子序列。如果当前元素大于前一个元素，就更新最大长度。否则，继续向下遍历。这种方法虽然简单，但在某些情况下效率不高。有没有人能提供一些优化建议？比如如何剪枝去重，或者使用类似记忆化搜索的方法来降低时间复杂度？感谢大家的帮助！

最长递增子序列

最长递增子序列的动态规划解法 𐟚€ 这道题的挑战在于找到最长的递增子序列并计算其长度。我的解决方案是使用动态规划。具体来说，我定义了两个状态：`dp[i][0]` 表示选择当前元素时的最长递增子序列长度，而 `dp[i][1]` 则表示不选择当前元素时的最长递增子序列长度。在遍历数组时，我会根据当前元素与前一个元素的大小关系来更新 `dp` 数组。如果当前元素大于前一个元素，那么递增子序列的长度就可以增加1，即 `dp[i] = dp[i-1] + 1`。如果当前元素不大于前一个元素，那么递增子序列的长度就只能重置为1。这个方法的关键在于利用动态规划的状态转移方程来逐步构建最长递增子序列的长度。虽然这种方法在时间复杂度上可能稍高，但它能够有效地解决问题。另外，还有一道类似的题目要求找到最长公共子数组的长度。这里使用了二维动态规划，其中 `dp[i][j]` 表示以 `nums1[i]` 和 `nums2[j]` 结尾的最长公共子数组长度。通过遍历两个数组并比较对应位置的元素，可以更新 `dp` 数组。如果两个元素相等，那么公共子数组的长度就可以增加1；如果不相等，那么公共子数组的长度就只能重置为0。虽然这个方法在时间复杂度上较高，但它能够准确地找到最长公共子数组的长度。

力扣怎么刷 - 𐟌ˆ 准备冲刺？来看看这份 LeetCode 刷题指南，助你一周内搞定高频题！ 𐟓… 第一天：基础题型贪心算法：通过贪心策略解决一系列问题，如买卖股票的最佳时机。动态规划：利用动态规划的思想，解决最长递增子序列等问题。哈希表：利用哈希表优化查找和排序，如一数独问题。双指针：通过双指针技巧，解决数组和字符串的复杂问题。 𐟓… 第二天：进阶题型回溯算法：利用回溯算法解决组合数学问题，如排列组合。图论算法：利用图论知识，解决网络信号最好的坐标问题。分治策略：通过分治策略，解决归并排序和二分查找等问题。滑动窗口：利用滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第三天：挑战难题递归数学：利用递归思想解决数学难题，如斐波那契数。动态规划优化：通过动态规划优化，解决最大子数组和问题。哈希表优化：利用哈希表优化，解决最大平方和问题。双指针优化：通过双指针优化，解决相似RGB颜色问题。 𐟓… 第四天：深度学习树状数组：利用树状数组解决前缀和问题，如最大间距。线段树：通过线段树解决区间查询问题，如最小值查询。分治排序：利用分治排序思想，解决有序集合问题。桶排序：通过桶排序优化，解决快速选择问题。 𐟓… 第五天：综合实践贪心算法与动态规划结合：解决背包问题，如01背包。哈希表与双指针结合：利用哈希表优化双指针技巧，解决最接近的二数问题。图论与递归结合：通过图论知识递归解决网络信号最好的坐标问题。分治策略与滑动窗口结合：利用分治策略优化滑动窗口技巧，解决最长重复子串问题。 𐟓… 第六天：思维拓展递归数学与动态规划结合：利用递归思想和动态规划优化，解决最大兼容性评分和问题。哈希表与双指针结合：通过哈希表优化双指针技巧，解决文件组合问题。图论与递归结合：利用图论知识递归解决破冰游戏问题。分治策略与滑动窗口结合：通过分治策略优化滑动窗口技巧，解决最大子段和问题。 𐟓… 第七天：总结提升总结一周的刷题经验，熟悉各种算法和数据结构的应用场景。调整策略，针对薄弱环节进行重点练习。保持刷题节奏，继续提升自己的编程能力。

LeetCode15种模式，你精通吗？在LeetCode的编程挑战中，我深刻体会到解决问题的数量并不是最重要的，真正关键的是你掌握了多少解题模式。掌握这些模式可以极大提升你解决问题的效率，并且帮助你在面对新问题时迅速找到解决之道。今天，我想与你分享我在LeetCode上攻克难题时，发现的15种最有价值的解题模式。我将详细说明每种模式的适用场景，并提供具体的示例问题，以及相应的LeetCode练习题链接，助你在编程之路上更进一步。让我们一起来看看这些模式，它们将为你打开新世界的大门，让你在LeetCode的征途中更加得心应手。 𐟎补𜏱：分治法适用场景：适用于需要拆分问题、逐步解决的场景。示例问题：二分搜索、归并排序。 𐟌 模式2：动态规划适用场景：适用于有重叠子问题和最优子结构的问题。示例问题：背包问题、最长递增子序列。 𐟓Š 模式3：贪心算法适用场景：适用于总是选择当前最优解的问题。示例问题：活动选择、哈夫曼编码。 𐟌€ 模式4：回溯法适用场景：适用于需要尝试所有可能性的问题。示例问题：八皇后问题、图的深度优先搜索。 𐟎补𜏵：分块法适用场景：适用于需要将问题分成若干块处理的问题。示例问题：矩阵链乘法、滑动窗口。 𐟌 模式6：动态规划与分治结合适用场景：适用于既有重叠子问题又有最优子结构的问题。示例问题：最大子段和、棋盘覆盖。 𐟓Š 模式7：动态规划与贪心结合适用场景：适用于既有重叠子问题又有当前最优解的问题。示例问题：背包问题、活动选择。 𐟌€ 模式8：动态规划与回溯结合适用场景：适用于既有重叠子问题又有需要尝试所有可能性的问题。示例问题：图的深度优先搜索、八皇后问题。 𐟎补𜏹：动态规划与分块结合适用场景：适用于既有重叠子问题又有需要将问题分成若干块处理的问题。示例问题：矩阵链乘法、滑动窗口。 𐟌 模式10：动态规划与贪心、回溯结合适用场景：适用于既有重叠子问题、当前最优解和需要尝试所有可能性的问题。示例问题：背包问题、活动选择、八皇后问题。 𐟓Š 模式11：动态规划与分块、回溯结合适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理和需要尝试所有可能性的问题。示例问题：矩阵链乘法、滑动窗口、八皇后问题。 𐟌€ 模式12：动态规划与分块、贪心结合适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理和当前最优解的问题。示例问题：矩阵链乘法、背包问题。 𐟎补𜏱3：动态规划与分块、贪心、回溯结合适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理、当前最优解和需要尝试所有可能性的问题。示例问题：矩阵链乘法、背包问题、八皇后问题。 𐟌 模式14：动态规划与分块、贪心、回溯结合（变种）适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理、当前最优解和需要尝试所有可能性的问题的变种。示例问题：矩阵链乘法、背包问题、八皇后问题的变种。 𐟓Š 模式15：动态规划与分块、贪心、回溯结合（再变种）适用场景：适用于既有重叠子问题、需要将问题分成若干块处理、当前最优解和需要尝试所有可能性的问题的再变种。示例问题：矩阵链乘法、背包问题、八皇后问题的再变种。

𐟎Š›扣高频算法全解析，刷题不再迷茫！ 𐟌Ÿ 链表类 𐟌Ÿ 力扣上常见的链表问题包括：反转链表、LRU缓存、寻找链表中的环、奇偶链表、分割链表等。通过针对性练习，可以更清晰地掌握这些算法。 𐟔 排列类 𐟔 排列类问题主要考察对数组和字符串的操作，如合并排序数组、旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习，可以提升对数据结构的理解和操作能力。 𐟓Š 哈希表 𐟓Š 哈希表是力扣中常见的数据结构之一，常用于解决字符串匹配、查找元素、统计频率等问题。通过练习这些算法，可以更好地掌握哈希表的使用技巧。 𐟔— 双指针 𐟔— 双指针算法在力扣中应用广泛，如寻找两个数之和、合并两个有序数组、寻找最长公共子串等。通过这些练习，可以提升对双指针算法的理解和应用能力。 𐟎𚌥ˆ†法 𐟎𚌥ˆ†法是一种高效的搜索算法，适用于有序数据的查找。在力扣中，常见的二分法问题包括搜索旋转排序数组、寻找第K大的数等。通过这些练习，可以更好地掌握二分法的应用技巧。 𐟌𓠤𚌥‰搜索树 𐟌𓊤𚌥‰搜索树是一种重要的数据结构，常用于解决各种搜索和排序问题。在力扣中，常见的二叉搜索树问题包括构建二叉搜索树、查找节点、插入节点等。通过这些练习，可以更好地掌握二叉搜索树的操作技巧。 𐟓š 栈和队列 𐟓š 栈和队列是两种基本的数据结构，常用于解决各种实际问题。在力扣中，常见的栈和队列问题包括设计浏览器历史、计算最长递增子序列等。通过这些练习，可以更好地掌握栈和队列的应用技巧。 𐟌 其他常见算法 𐟌 除了以上几种类型的问题，力扣上还有很多其他常见的算法问题，如动态规划、贪心算法、分治算法等。通过全面练习这些算法，可以提升整体刷题效率和准确性。

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