python最长不下降子序列

时间: 2023-11-01 09:48:14 浏览: 46
以下是Python中找到最长不下降子序列的一种算法: 1. 定义一个列表dp,长度为n,其中dp[i]表示以第i个元素为结尾的最长不下降子序列长度。 2. 初始化dp列表,将dp[0]设置为1,其他元素设置为1。 3. 使用两个指针i和j,遍历整个列表,对于每个i,将j从0到i-1遍历,如果nums[j] <= nums[i],则更新dp[i]为dp[j]+1的最大值。 4. 找到dp列表中最大的值,即为最长不下降子序列的长度。 以下是完整的Python代码示例: def longestIncreasingSubsequence(nums): n = len(nums) dp = [1] * n for i in range(1, n): for j in range(i): if nums[j] <= nums[i]: dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) return max(dp) nums = [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18] print(longestIncreasingSubsequence(nums)) # 输出4
相关问题

最长不下降子序列 怎么用python写

最长不下降子序列可以使用动态规划算法来解决。具体实现如下: ```python def longestIncreasingSubsequence(nums): n = len(nums) # 初始化dp数组,每个数的最长不下降子序列长度都为1 dp = [1] * n # 从第2个数开始,依次计算每个数的最长不下降子序列长度 for i in range(1, n): # 枚举i前面的所有数,找到比i小的数j,并计算以j结尾的最长不下降子序列长度 for j in range(i): if nums[i] >= nums[j]: dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) # 返回最长不下降子序列长度 return max(dp) ``` 其中,`nums`是待处理的序列。函数返回最长不下降子序列的长度。

最长不下降子序列输出

最长不下降子序列是指在一个序列中,找到一个子序列,使得子序列中的元素按照原序列中的顺序排列,并且子序列中的元素非递减(可以相等)。下面是一个求解最长不下降子序列的示例代码: ```python def longest_increasing_subsequence(nums): 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) max_length = max(dp) max_subsequence = [] for i in range(n-1, -1, -1): if dp[i] == max_length: max_subsequence.append(nums[i]) max_length -= 1 max_subsequence.reverse() return max_subsequence # 示例输入 nums = [1, 3, 2, 4, 3, 5, 4, 6] result = longest_increasing_subsequence(nums) print(result) # 输出:[1, 2, 3, 4, 5, 6] ``` 这段代码使用动态规划的思想,通过一个dp数组记录以每个元素为结尾的最长不下降子序列的长度。然后再根据dp数组找到最长不下降子序列。

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