动态规划一共分为:线性dp,背包问题,区间dp,数位dp,状压dp,树形dp,概率dp七种,今天就先来讲讲dp的第一种形式 -- 线性dp吧.
这里,我以求最长上升子序列(LIS)的长度为例.
问题: 给你一个长度为n的序列,a[1],a[2],a[3]......a[n],求其最长上升子序列长度。
最长上升子序列:递增的可间断的子序列,比如序列 1,3,-3,5,-2,6,其最长上升子序列为1,3,5,6. 最大上升子序列的长度为4.
代码实现:
package lis; //最长上升子序列 import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int n = input.nextInt(); //该序列中数据的个数 int[] arr = new int[n]; int[] dp = new int[n]; //dp[i]为当前序列的长度 for (int i = 0; i < n; i++) { arr[i] = input.nextInt(); //录入数据 dp[i] = 1; } int ans = 0; for (int i = 1; i < n; i++) { for (int j = 0; j < i; j++) { if (arr[j] < arr[i]) { dp[i] = Math.max(dp[j] + 1, dp[i]); //通项公式 若dp[j]的长度加上arr[j]这个数的长度 > dp[i],则dp[i] = dp[j] + 1 } } ans = Math.max(ans, dp[i]); //ans为最大子序列长度 } System.out.println(ans); input.close(); } }
运行测试:
了解相关git代码请移步:https://github.com/striner/javaCode/blob/master/LIS