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))这段代码想要干什么？

这段代码实现了一个求解最长上升子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）的算法。具体来说，`basic_lis` 函数接受一个序列 `seq`，并返回该序列的最长上升子序列的长度。最长上升子序列指的是在原序列中不改变元素顺序的情况下，选出的一个子序列，使得子序列中的元素单调递增，并且长度最长。代码的实现采用了动态规划的思想，通过遍历序列中的每个元素，以及在该元素之前的所有元素，计算以当前元素为结尾的最长上升子序列的长度。最后，返回所有以不同元素为结尾的最长上升子序列长度中的最大值，即为原序列的最长上升子序列的长度。最后一行代码则是调用 `basic_lis` 函数，并将 `L` 列表作为参数传入，并打印函数返回的结果，即为 `L` 列表中的最长上升子序列长度。

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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]。