标签：情况 arc 时间 while sub 参考 nlogn private 长度
参考：https://segmentfault.com/a/1190000003819886
在给定的一个序列中，我们可以得到：
(1)不同长度
(2)且保证该升序序列在同长度升序序列中末尾最小的升序序列。
这些序列都是未来有可能成为最长序列的候选人。这样，每来一个新的数，我们便按照以下规则更新这些序列
如果nums[i]比所有序列的末尾都大，(或等于最大末尾,看题目要求)，说明有一个新的不同长度序列产生，我们把最长的序列复制一个，并加上这个nums[i]。
如果nums[i]比所有序列的末尾都小，说明长度为1的序列可以更新了，更新为这个更小的末尾。
如果在中间，则更新那个末尾数字刚刚大于等于自己的那个序列，说明那个长度的序列可以更新了。
public class Solution { public int longestIncreasingSubsequence(int[] nums) { // write your code here if(nums.length == 0){ return 0; } // len表示当前最长的升序序列长度（为了方便操作tails我们减1） int len = 0; // tails[i]表示长度为i的升序序列其末尾的数字 int[] tails = new int[nums.length]; tails[0] = nums[0]; // 根据三种情况更新不同升序序列的集合 for(int i = 1; i < nums.length; i++){ if(nums[i] < tails[0]){ tails[0] = nums[i]; } else if (nums[i] >= tails[len]){ tails[++len] = nums[i]; } else { // 如果在中间，则二分搜索 tails[binarySearch(tails, 0, len, nums[i])] = nums[i]; } } return len + 1; } private int binarySearch(int[] tails, int min, int max, int target){ while(min <= max){ int mid = min + (max - min) / 2; if(tails[mid] == target){ return mid; } if(tails[mid] < target){ min = mid + 1; } if(tails[mid] > target){ max = mid - 1; } } return min; } }
标签：情况 arc 时间 while sub 参考 nlogn private 长度
原文地址：http://www.cnblogs.com/tsunami-lj/p/6665863.html
