def basic_lis(seq): l=[1]*len(seq) for cur,val in enumerate(seq): for pre in range(cur): if seq[pre]<val: l[cur]=max(l[cur], 1+l[pre]) return max(l) L=[49,64,17,100,86,66,68,68,87,96,19,99,35] print(basic_lis(L))

时间: 2024-02-26 15:54:40 浏览: 23
这是一个 Python 代码,实现了最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence)的算法。具体来说,这个算法使用动态规划的思想,通过遍历序列中的每个元素,找到前面所有小于当前元素的元素,并计算以这些元素为结尾的最长递增子序列长度,最终返回所有以每个元素为结尾的最长递增子序列长度中的最大值。 具体来说,代码中的 `basic_lis` 函数接受一个序列 `seq` 作为参数,首先创建一个长度为序列长度的列表 `l`,并将其所有元素初始化为 1。然后使用两个循环遍历序列中的每个元素和其前面的所有元素,如果前面的某个元素小于当前元素,则更新当前元素对应位置上的 `l` 值为该元素对应位置上的 `l` 值与前面元素对应位置上的 `l` 值加 1 的最大值。最后遍历 `l` 列表,返回其中的最大值即为最长递增子序列的长度。 在代码末尾,我们定义了一个列表 `L`,并调用 `basic_lis` 函数计算其最长递增子序列的长度,并将其打印出来。
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def basic_lis(seq): l =[1]* len(seq) for cur, val in enumerate(seq): for pre in range(cur): if seq[pre] < val: l[cur] = max(l[cur], 1 + l[pre]) return max(l) L=[49,64,17,100,86,66,68,68,87,96,19,99,35] print(basic_lis(L))

这段代码的输出结果是 6。下面是每行代码的含义: 1. `def basic_lis(seq):` 定义了一个名为 `basic_lis` 的函数,该函数接受一个参数 `seq`。 2. `l = [1] * len(seq)` 创建一个长度为 `len(seq)` 的列表 `l`,并将每个元素初始化为 1。 3. `for cur, val in enumerate(seq):` 遍历 `seq` 列表中的每个元素及其下标,`cur` 为当前元素的下标,`val` 为当前元素的值。 4. `for pre in range(cur):` 遍历从 0 到 `cur-1` 的下标,`pre` 为当前遍历到的下标。 5. `if seq[pre] < val:` 如果 `seq[pre]` 的值小于 `val` 的值,则执行下面的代码。 6. `l[cur] = max(l[cur], 1 + l[pre])` 将 `l[cur]` 的值更新为 `l[cur]` 和 `1 + l[pre]` 中的最大值。 7. `return max(l)` 返回列表 `l` 中的最大值。 8. `L = [49, 64, 17, 100, 86, 66, 68, 68, 87, 96, 19, 99, 35]` 创建一个名为 `L` 的列表。 9. `print(basic_lis(L))` 调用 `basic_lis` 函数并打印其返回值。

def basic_lis(seq): l=[1]*len(seq) for cur ,val in enumerate(seq): #enumerate返回元素的"索引和值" for pre in range(cur): if seq[pre]<val: l[cur]=max(l[cur],1+l[pre]) return max(l)

这是一个Python函数,用于计算一个序列中的最长递增子序列的长度。该函数使用了动态规划的思想,具体实现如下: 1. 初始化一个长度为序列长度的列表l,其中每个元素都为1,表示以该元素为结尾的最长递增子序列的长度。 2. 遍历序列中的每个元素,依次计算以该元素为结尾的最长递增子序列的长度。 3. 对于每个元素,再次遍历序列中该元素之前的所有元素,如果该元素大于前面的某个元素,则可以将前面元素的最长递增子序列长度加1,得到以该元素为结尾的最长递增子序列长度,将该值与当前元素的最长递增子序列长度进行比较,取较大值。 4. 返回列表l中的最大值,即为序列的最长递增子序列的长度。 例如,对于序列[3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5],调用basic_lis函数后返回值为4,对应的最长递增子序列为[1, 2, 5, 6]。

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