1. 最长上升子序列

题目：给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。

示例:

输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]

输出: 4

解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101]，它的长度是 4。

说明:可能会有多种最长上升子序列的组合，你只需要输出对应的长度即可。

本题有一定难度！

如果没有思路请回顾上一篇的学习内容！

不建议直接看题解！

2. 题目图解

首先我们分析题目，要找的是最长上升子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）。因为题目中没有要求连续，所以LIS可能是连续的，也可能是非连续的。同时，LIS符合可以从其子问题的最优解来进行构建的条件。所以我们可以尝试用动态规划来进行求解。首先我们定义状态：

dp[i] ：表示以nums[i]结尾的最长上升子序列的长度

我们假定nums为[1，9，5，9，3]

我们分两种情况进行讨论：

• 如果nums[i]比前面的所有元素都小，那么dp[i]等于1（即它本身）（该结论正确）
• 如果nums[i]前面存在比他小的元素nums[j]，那么dp[i]就等于dp[j]+1（该结论错误，比如nums[3]>nums[0]，即9>1,但是dp[3]并不等于dp[0]+1）

我们先初步得出上面的结论，但是我们发现了一些问题。因为dp[i]前面比他小的元素，不一定只有一个！

可能除了nums[j]，还包括nums[k]，nums[p] 等等等等。所以dp[i]除了可能等于dp[j]+1，还有可能等于dp[k]+1，dp[p]+1 等等等等。所以我们求dp[i]，需要找到dp[j]+1，dp[k]+1，dp[p]+1 等等等等中的最大值。（我在3个等等等等上都进行了加粗，主要是因为初学者非常容易在这里摔跟斗！这里强调的目的是希望能记住这道题型！）

即：

dp[i] = max(dp[j]+1，dp[k]+1，dp[p]+1，.....)

只要满足：

nums[i] > nums[j]

nums[i] > nums[k]

nums[i] > nums[p]

....

最后，我们只需要找到dp数组中的最大值，就是我们要找的答案。

分析完毕，我们绘制成图：

3. Go语言示例

根据分析，得到代码如下：

func lengthOfLIS(nums []int) int { if len(nums) < 1 { return 0 }
    dp := make([]int, len(nums))
    result := 1 for i := 0; i < len(nums); i++ {
        dp[i] = 1 for j := 0; j < i; j++ { //这行代码就是上文中那个 等等等等 if nums[j] < nums[i] {
                dp[i] = max(dp[j]+1, dp[i])
            }
        }
        result = max(result, dp[i])
    } return result
} func max(a, b int) int { if a > b { return a
    } return b
}

原文链接：https://segmentfault.com/a/1190000021739367