🌟都能看懂的LIS(最长上升子序列)问题🌟

你是不是也对算法中的“最长上升子序列”感到头疼？别担心！今天就用简单易懂的方式带你轻松理解它！💪

想象一下，你有一串数字：[10, 9, 2, 5, 3, 7, 101]。你的任务是找到一个最长的子序列，这个子序列里的数字是严格递增的。🔍✨

比如，在上面的例子中，最长的上升子序列是 [2, 3, 7, 101]，长度为4。🎉

那么怎么解决呢？我们可以用动态规划的方法！💡

1️⃣ 首先，定义一个数组 `dp`，其中 `dp[i]` 表示以第i个数字结尾的最长上升子序列的长度。

2️⃣ 然后，遍历数组，对于每个位置 `i`，检查它前面的所有数字 `j`（j < i），如果 `nums[j] < nums[i]`，说明可以接在 `j` 后面，更新 `dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)`。

通过这种方法，最终 `dp` 数组的最大值就是答案啦！🎯

希望这篇讲解能帮到你！如果你还有疑问，欢迎留言哦！💬💬