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学习动态规划问题（DP问题）中，其中有一个知识点叫最长上升子序列（longest increasing subsequence），也可以叫最长非降序子序列，简称LIS。简单说一下自己的心得。
我们都知道，动态规划的一个特点就是当前解可以由上一个阶段的解推出， 由此，把我们要求的问题简化成一个更小的子问题。子问题具有相同的求解方式，只不过是规模小了而已。最长上升子序列就符合这一特性。我们要求n个数的最长上升子序列，可以求前n-1个数的最长上升子序列，再跟第n个数进行判断。求前n-1个数的最长上升子序列，可以通过求前n-2个数的最长上升子序列……直到求前1个数的最长上升子序列，此时LIS当然为1。
让我们举个例子：求 2 7 1 5 6 4 3 8 9 的最长上升子序列。我们定义d(i) (i∈[1,n])来表示前i个数以A[i]结尾的最长上升子序列长度。
前1个数 d(1)=1 子序列为2；
前2个数 7前面有2小于7 d(2)=d(1)+1=2 子序列为2 7
前3个数 在1前面没有比1更小的，1自身组成长度为1的子序列 d(3)=1 子序列为1
前4个数 5前面有2小于5 d(4)=d(1)+1=2 子序列为2 5
前5个数 6前面有2 5小于6 d(5)=d(4)+1=3 子序列为2 5 6
前6个数 4前面有2小于4 d(6)=d(1)+1=2 子序列为2 4
前7个数 3前面有2小于3 d(3)=d(1)+1=2 子序列为2 3
前8个数 8前面有2 5 6小于8 d(8)=d(5)+1=4 子序列为2 5 6 8
前9个数 9前面有2 5 6 8小于9 d(9)=d(8)+1=5 子序列为2 5 6 8 9
d(i)=max{d(1),d(2),……,d(i)} 我们可以看出这9个数的LIS为d(9)=5
总结一下，d(i)就是找以A[i]结尾的，在A[i]之前的最长上升子序列+1，当A[i]之前没有比A[i]更小的数时，d(i)=1。所有的d(i)里面最大的那个就是最长上升子序列。话不多说，show me the code！下面是代码实现的算法。
int LIS(int A[],int n)
{
int* d = new int[n];
int len = ;
int i,j;
for(i=;i<n;i++)
{
d[i]=;
for(j=;j<i;j++)
{
if(A[j]<=A[i] && (d[j]+)>=d[i])
d[i]=d[j]+;
}
if(d[i]>len) len=d[i];
}
delete []d;
return len;
}
这个算法的时间复杂度为〇(n²)，并不是最优的算法。在限制条件苛刻的情况下，这种方法行不通。那么怎么办呢！有没有时间复杂度更小的算法呢？说到这里了，当然是有的啦！还有一种时间复杂度为〇(nlogn)的算法，下面就来看看。
我们再举一个例子：有以下序列A[]=3 1 2 6 4 5 10 7，求LIS长度。
我们定义一个B[i]来储存可能的排序序列，len为LIS长度。我们依次把A[i]有序地放进B[i]里。（为了方便，i的范围就从1~n表示第i个数）
A[1]=3，把3放进B[1]，此时B[1]=3，此时len=1，最小末尾是3
A[2]=1，因为1比3小，所以可以把B[1]中的3替换为1，此时B[1]=1，此时len=1，最小末尾是1
A[3]=2，2大于1，就把2放进B[2]=2，此时B[]={1,2}，len=2
同理，A[4]=6，把6放进B[3]=6，B[]={1,2,6}，len=3
A[5]=4，4在2和6之间，比6小，可以把B[3]替换为4，B[]={1,2,4}，len=3
A[6]=5，B[4]=5，B[]={1,2,4,5}，len=4
A[7]=10，B[5]=10，B[]={1,2,4,5,10}，len=5
A[8]=7，7在5和10之间，比10小，可以把B[5]替换为7，B[]={1,2,4,5,7}，len=5
最终我们得出LIS长度为5。但是，但是！！这里的1 2 4 5 7很明显并不是正确的最长上升子序列。是的，B序列并不表示最长上升子序列，它只表示相应最长子序列长度的排好序的最小序列。这有什么用呢？我们最后一步7替换10并没有增加最长子序列的长度，而这一步的意义，在于记录最小序列，代表了一种“最可能性”。假如后面还有两个数据8和9，那么B[6]将更新为8，B[7]将更新为9，len就变为7。读者可以自行体会它的作用。
因为在B中插入的数据是有序的，不需要移动，只需要替换，所以可以用二分查找插入的位置，那么插入n个数的时间复杂度为〇(logn)，这样我们会把这个求LIS长度的算法复杂度降为了〇(nlogn)。话不多说了，show me the code！
int put(int arr[], int l, int r, int key)//在arr[l...r]中二分查找插入位置
{
int mid;
if (arr[r] <= key)
return r + ;
while (l < r)
{
mid = l + (r - l) / ;
if (arr[mid] <= key)
l = mid + ;
else
r = mid;
}
return l;
} int LIS(int A[], int n)
{
int i = , len = ,next;
int* B = (int *)alloca(sizeof(int) * (n + ));
B[] = A[];
for (i = ;i < n;i++)
{
int next = put(B, , len, A[i]);
B[next] = A[i];
if (len < next) len = next;
}
return len;
}
说了那么多，这个到底有什么用途呢？因为我们新生赛中就有这一题，那就一起来看一下实例吧！
Example：
好多好多球
Time Limit:1000MS Memory Limit:65535K
题型: 编程题 语言: 无限制
描述
一天，Jason买了许多的小球。有n个那么多。他写完了作业之后就对着这些球发呆，这时候邻居家的小朋友ion回来了，
Jason无聊之际想到了一个游戏。他把这n个小球从1到n进行标号。然后打乱顺序，排成一排。然后让ion进行一种操作：
每次可以任意选择一个球，将其放到队列的最前端或者队列的最末尾。问至少要进行多少次操作才能使得球的顺序变成正序1,2,3,4,5……n。
输入格式
包含多组测试数据，每组数据第一行输入一个n(1 <= n <= 100),表示有n个球。第二行有n个数字ai（1 <= ai
<= n）,ai两两各不相同。
输出格式
每组测试数据输出占一行，表示最少的操作次数使得小球变得有序。
输入样例
4
3 2
1 4
2
2 1
输出样例
2
1
分析：题意是把n个乱序的数变为顺序，移动次数最少。同样是用到了最长上升子序列，这里的上升，是连续的、等差的，因为n个球的编号就是从1~n，所以我们找到每次递增1的最长子序列，剩下的数只要移到队头或者队尾就可以了。那么移动最少次数就等于n-LIS。话不多说，show me the code! 当时是用C来写的，其实都是一样的。
#include <stdio.h>
int main()
{
int a[];
int n,i,j,x,count,maxlist;
while(scanf("%d",&n)!=EOF)
{
for(i=;i<n;i++)
scanf("%d",&a[i]);
maxlist=;
if(n==) printf("0\n");
else
{
for(i=;i<n;i++)
{
x=a[i];
count=;
for(j=i+;j<n;j++)
{
if(a[j]==x+)
{
x++;
count++;
}
}
if(count>maxlist)
maxlist=count;
}
printf("%d\n",n-maxlist);
}
}
}
其实当时还不知道最长上升子序列到底是啥东东。。现在学习动态规划就顺便复习了一下。也就记录下来，给自己看看吧。
如有错误，敬请指出！