最长公共子序列动态规划python,最长递增子序列动态规划Python

　　1最大上升子序列链接：3359 www . now coder.com/question终端/dcb 97 b 18715141599 b 64 DDB 8 cdea 3 BD

　　资料来源：Niuke.com

　　一个数列bi，当它是b1 b2时。bS，说这个序列是上升的。对于给定的数组(a1，a2，aN)，我们可以得到升序排列的子数组(ai1，ai2，aiK)。这里假设1=I1I2。IK=n .例如对于数组(1，7，3，5，9，4，8)，有)1，7)，)3，4，8)等升序子数组。这些子阵列的阵列和是子阵列(1，3，5，9)的和。你的任务是找到给定数组的最大升序子序列的总和。此外，最长的上升子序列的总和不一定是最大的。例如，数组(100，1，2，3)的最大升序子序列之和是100，最长的升序子序列是)1，2，3)。

　　输入描述：

　　输入多组测试数据。每组的测试数据由两行组成。第一行是序列的长度n(1=n(1=n=1000)。第二行代表序列中的n个整数。这些整数都取10000范围内的值。有复读的可能。

　　输出描述：

　　对于每组测试数据，输出最大上升子序列和。示例1

　　1 input 73594 8 input 18 num=int(input()lis=[int(each)for each in input))。split)]def max _ substing)lis)360n=3360n output for iirange(n))I=1 temp=0 while in:j=I-1 while j=0:iflis[j]lif:temp=DP[I]I=1 returntemp print(max _ visiting)lis))修改中间while循环的代码，替换为两个for循环。

　　num=int(input))lis=[int(each)for each in input])。split]def max _ subsing)lis)3360n=len))-1)Scan:)分析当前指针如果lis [j] lis [i] 360dp [i]=dp [

　　def max _ long _ substring(arr):iflen)arr)2:return len)arr)DP=[1 for iinarr]n=len(arr)temp=0f或

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