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题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/
给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。
子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。
示例 1： 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出：4 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。
示例 2： 输入：nums = [0,1,0,3,2,3] 输出：4
示例 3： 输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7] 输出：1 提示：
- 1 <= nums.length <= 2500
- -10^4 <= nums[i] <= 104
最长上升子序列是动规的经典题目，这里dp[i]是可以根据dp[j] （j < i）推导出来的，那么依然用动规五部曲来分析详细一波：
- dp[i]的定义
dp[i]表示i之前包括i的最长上升子序列。
- 状态转移方程
位置i的最长升序子序列等于j从0到i-1各个位置的最长升序子序列 + 1 的最大值。
所以：if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
注意这里不是要dp[i] 与 dp[j] + 1进行比较，而是我们要取dp[j] + 1的最大值。
- dp[i]的初始化
每一个i，对应的dp[i]（即最长上升子序列）起始大小至少都是是1.
- 确定遍历顺序
dp[i] 是有0到i-1各个位置的最长升序子序列 推导而来，那么遍历i一定是从前向后遍历。
j其实就是0到i-1，遍历i的循环里外层，遍历j则在内层，代码如下：
for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
}
if (dp[i] > result) result = dp[i]; // 取长的子序列
}- 举例推导dp数组
输入：[0,1,0,3,2]，dp数组的变化如下：
如果代码写出来，但一直AC不了，那么就把dp数组打印出来，看看对不对！
以上五部分析完毕，C++代码如下：
class Solution {
public:
int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
if (nums.size() <= 1) return nums.size();
vector<int> dp(nums.size(), 1);
int result = 0;
for (int i = 1; i < nums.size(); i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
}
if (dp[i] > result) result = dp[i]; // 取长的子序列
}
return result;
}
};杨老师的这个专栏很不错，他本身也是Oracle 首席工程师，对Java有极其深刻的理解，讲的内容很硬核，适合使用Java语言的录友们用来进阶！作为面试突击手册非常合适， 所以推荐给大家！现在下单输入口令：javahexin，可以省40元那[机智]
本题最关键的是要想到dp[i]由哪些状态可以推出来，并取最大值，那么很自然就能想到递推公式：dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
子序列问题是动态规划的一个重要系列，本题算是入门题目，好戏刚刚开始！
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