竞争程序员手册，最长递增子序列-需要解释
我很难理解上面提到的话题的一部分。
我们的第一个问题是确定n个元素数组中最长的递增子序列。这是数组元素的最大长度序列，从左到右，序列中的每个元素都比前一个元素大。例如,在数组中
<代码>{6,2,5,1,7,4,8,3}
最长的递增子序列包含4个元素：
长度（0）=1
长度（1）=1
长度（2）=2
长度（5）=2
长度（6）=4
长度（7）=2
我不理解的部分是为什么如果对于某个k，length(k)=c，那么为什么n>k有可能有length(n)
共有1个答案
设长度(k)表示在位置k处结束的最长递增子序列的长度。
例如，length（3）=1，因为该位置的值是1，所以在它左边的数组中没有任何更小的数字。
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我在阅读了允许K个异常的最长递增子序列后创建了这个线程。我意识到提问的人并没有真正理解这个问题，因为他指的是一个链接，该链接解决了“允许一次更改的最长递增子数组”问题。所以他得到的答案实际上与李的问题无关。 假设给定一个长度为N的数组A。查找允许K个异常的最长递增子序列。 示例：N=9，K=1 A=[3,9,4,5,8,6,1,3,7] 答案：7 说明： 最长递增子序列为：3,4,5,8（或6），
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最长增子序列是我们熟知的问题，我用耐心算法给出了一个解决方案。 我曾想过先用我的算法，然后找到长度为N的第一个序列，但不知道该怎么做。 那么，如何从随机整数序列中找到第一个最长的递增子序列呢？ 我的代码段： 我的代码返回：1 2 8 第一个序列是：3 6 8 另一个例子： 我的代码正确返回：1 2 3 基本上，只要第一个最长序列与最佳最长序列相同，我的代码就能工作。但是当你有一堆相同长度的最长序列
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在最多一个序列存在重复的情况下，可以将最长公共子序列问题转化为最长递增子序列问题。减少问题的过程说明在这里： 假设您有以下序列： 然后，创建一个整数序列S3，其中您必须将S2的每个元素的位置放在S1中（如果元素在S1中不存在，那么忽略那个元素）。在本例中： 这种方法是如何工作的？为什么这种约简解决了寻找最长公共子序列的问题？
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对于最长的子序列递增问题，我设想保持一个总是有序的DP数组，将最大值保持在最远端。看起来像这样的东西： 我得出第一个不正确的解决方案的思路是，我们想从第一个元素开始查看整个数组，计算LIS，然后在数组末尾递增地添加一个值。在执行此操作时，我们将DP数组中的LIS增量计算为旧子数组加上我们添加的新元素的LIS。这意味着在数组的索引处存在长度为的子数组的LCS值。 更清楚地说 2.）对原始输入数组进行
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我为最长的递增子序列编写了一个递归解，它运行得非常好。但是当我在同一个代码上应用dp时，它给出了不同的答案。问题链接：https://practice.geeksforgeeks.org/problems/longest-increasing-subsequence-1587115620/1递归代码： DP代码： 我不知道我做错了什么？对于这个测试用例6（n）6 3 7 4 6 9（arr[]），
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我为最长的递增子序列生成了以下代码： 输入：nums=[10,9,2,5,3,7,101,18] 输出：4 说明：最长的递增子序列是[2,3,7,101]，因此长度为4。 有人能帮我理解这句话吗 三个点的意义是什么？正如我们所知，映射生成键值对，映射与切片一起做什么？