LIS例题的分析与实现

帅气的东哥 2023-01-12 14:18:53

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【狂热算法篇】解锁数据潜能：探秘前沿 LIS 算法
本文详细介绍了LIS（最长递增子序列）算法，包括其定义、三种实现方法（暴力解法、动态规划解法、贪心算法+二分查找解法）及时间复杂度分析。还阐述了该算法在数据分析与挖掘、资源分配优化、文本处理等方面的应用，并通过例题展示了贪心+二分查找解法的应用。
Java中的最长上升子序列和非递增子序列——LNIS 和 LIS
本文详解Java中最长递增子序列（LIS）和最长非递增子序列（LNIS）的两种核心解法：动态规划与二分优化。重点阐述LNIS可通过取负转化为LIS求解，并结合洛谷P1020例题，应用Dilworth定理解决最小链划分数问题。代码涵盖DP版与二分版实现，分析tail数组语义及Collections.binarySearch使用要点。
C++ 动态规划例题详解
这篇博客详细讲解了使用C++进行动态规划的若干问题，包括递推问题的解题思路，如斐波那契数列；最长递增子序列（LIS）和最长公共子序列（LCS）的例题分析及代码实现；还探讨了不同类型的背包问题，如0-1背包、完全背包和多重背包的状态与状态转移策略，并给出了相关代码示例。
(蓝桥杯C/C++)——动态规划(DP)
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动态规划DP经典例题
本文系统讲解动态规划（DP）核心思想与典型应用，涵盖最长上升子序列（LIS）、区间DP两大类问题。重点分析状态定义、转移方程设计及逆序/分段递推策略；通过石子合并、关路灯等洛谷例题详解区间DP的状态维度设定（如dp[l][r][k]）与决策优化方法，强调重叠子问题识别与记忆化实现。
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