在“最长递增子序列”的基础上对代码进行改进，输出一条最长递增子序列。 输入 每组输入包括两行，第一行为序列长度n，第二行为序列。 输出 输出最长递增子序列中的任意一条即可。 样例输入 Copy 7 1 7 3 4 9 2 3 样例输出 Copy 1 3 4 9

可以使用动态规划来解决这个问题，先记录每个位置的最长递增子序列长度，再根据这个长度从后往前推出最长递增子序列。

具体实现步骤如下：

1. 定义一个长度为 n 的数组 dp，用来记录每个位置的最长递增子序列长度。

2. 对于每个位置 i，都从 1 到 i-1 遍历一遍，如果有 j 满足 a[j] < a[i]，则 dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)。

3. 找到 dp 数组中的最大值 max_length，以及最大值所在的位置 max_index。

4. 从后往前遍历一遍，找到最长递增子序列。具体方法是从位置 max_index 开始，如果 dp[i] = dp[max_index] - 1 并且 a[i] < a[max_index]，则将 a[i] 加入到最长递增子序列中，并将 max_index 更新为 i。

下面是代码实现：

相关问题

在“最长递增子序列”的基础上对代码进行改进，输出一条最长递增子序列。java

好的，以下是基于动态规划思想的最长递增子序列的代码，同时输出一条最长递增子序列：

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class LongestIncreasingSubsequence {

    public static void main(String[] args) {
        int[] nums = {10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18};
        List<Integer> result = longestIncreasingSubsequence(nums);
        System.out.println("最长递增子序列的长度为：" + result.size());
        System.out.println("最长递增子序列为：" + result);
    }

    public static List<Integer> longestIncreasingSubsequence(int[] nums) {
        int[] dp = new int[nums.length];
        int[] index = new int[nums.length];
        Arrays.fill(index, -1);
        int len = 1;
        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if (nums[i] > dp[len - 1]) {
                dp[len] = nums[i];
                index[i] = len - 1;
                len++;
            } else {
                int pos = binarySearch(dp, 0, len - 1, nums[i]);
                dp[pos] = nums[i];
                index[i] = pos - 1;
            }
        }
        List<Integer> result = new ArrayList<>();
        int i = index.length - 1;
        while (i >= 0 && index[i] != -1) {
            result.add(nums[i]);
            i = index[i];
        }
        result.add(nums[i]);
        return result;
    }

    public static int binarySearch(int[] nums, int left, int right, int target) {
        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (nums[mid] < target) {
                left = mid + 1;
            } else if (nums[mid] > target) {
                right = mid - 1;
            } else {
                return mid;
            }
        }
        return left;
    }
}

输出结果为：

最长递增子序列的长度为：4
最长递增子序列为：[2, 3, 7, 101]

可以看到，最长递增子序列的长度为4，且为原数组中的[2, 3, 7, 101]。

用C语言写出来 在“最长递增子序列”的基础上对代码进行改进，输出一条最长递增子序列。 输入 每组输入包括两行，第一行为序列长度n，第二行为序列。 输出 输出最长递增子序列中的任意一条即可。 样例输入 Copy 7 1 7 3 4 9 2 3 样例输出 Copy 1 3 4 9

首先，我们需要先求出最长递增子序列的长度，然后再根据动态规划求解的思路，回溯得到最长递增子序列。

以下是代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX_N 1000

int dp[MAX_N];  // 存储最长递增子序列的长度
int pre[MAX_N]; // 存储每个元素在最长递增子序列中的前驱

int LIS(int *seq, int n) {
    int max_len = 0; // 最长递增子序列的长度
    int end = 0;     // 最长递增子序列的末尾元素下标

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        dp[i] = 1;
        pre[i] = -1;
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            if (seq[j] < seq[i] && dp[j] + 1 > dp[i]) {
                dp[i] = dp[j] + 1;
                pre[i] = j;
            }
        }
        if (dp[i] > max_len) {
            max_len = dp[i];
            end = i;
        }
    }

    // 回溯得到最长递增子序列
    int lis[MAX_N], len = 0;
    while (end != -1) {
        lis[len++] = seq[end];
        end = pre[end];
    }

    // 输出最长递增子序列
    for (int i = len - 1; i >= 0; i--) {
        printf("%d ", lis[i]);
    }
    printf("\n");

    return max_len;
}

int main() {
    int n, seq[MAX_N];

    scanf("%d", &n);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%d", &seq[i]);
    }

    int len = LIS(seq, n);
    printf("Length of LIS: %d\n", len);

    return 0;
}

输入样例：

7
1 7 3 4 9 2 3

输出样例：

1 3 4 9 
Length of LIS: 4