Python字符串最长递增子序列代码

根据提供的引用内容，最长递增子序列的Python代码已经给出。但是，最长递增子序列是针对数字序列的，而不是字符串。如果要找到字符串的最长递增子序列，需要将字符串转换为数字序列，例如将字符串中的每个字符转换为其ASCII码值。下面是一个示例代码：

def lengthOfLIS(s: str) -> int:
    nums = [ord(c) for c in s] # 将字符串转换为数字序列
    n = len(nums)
    dp = [1] * n
    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if nums[i] > nums[j]:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
    return max(dp)

该代码使用动态规划算法，时间复杂度为$O(n^2)$。其中，dp[i]表示以第i个字符结尾的最长递增子序列的长度。在计算dp[i]时，需要遍历前面的所有字符j，如果nums[i] > nums[j]，则可以将第i个字符加入到以第j个字符结尾的最长递增子序列中，从而得到以第i个字符结尾的更长的递增子序列。

相关问题

Python求最长递增子序列代码

以下是Python实现的最长递增子序列算法代码：

def LIS(arr):
    n = len(arr)
    dp = [1] * n
    for i in range(n):
        for j in range(i):
            if arr[j] < arr[i]:
                dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)
    return max(dp)

其中，`arr`是输入的数列，`n`是数列的长度，`dp`是动态规划数组，`dp[i]`表示以`arr[i]`为结尾的最长递增子序列的长度。算法的时间复杂度为$O(n^2)$。

Python最长递增子序列代码

以下是Python的最长递增子序列代码：

def lis(arr):
    n = len(arr)
    m = [0]*n
    for x in range(n-2,-1,-1):
        for y in range(n-1,x,-1):
            if arr[x] < arr[y] and m[x] <= m[y]:
                m[x] += 1
    max_value = max(m)
    result = []
    for i in range(n):
        if m[i] == max_value:
            result.append(arr[i])
            max_value -= 1
    return result

arr = [10, 22, 9, 33, 21, 50, 41, 60, 80]
print(lis(arr))

该代码使用动态规划算法来解决最长递增子序列问题。它首先创建一个长度为n的数组m，其中m[i]表示以arr[i]结尾的最长递增子序列的长度。然后，它使用两个嵌套的循环来计算m数组中的每个元素。对于每个元素x，它将从x+1到n-1的所有元素y与x进行比较。如果arr[x] < arr[y]且m[x] <= m[y]，则将m[x]的值增加1。最后，它找到m数组中的最大值，并使用它来构建最长递增子序列。