算法面试通关 40 讲
覃超
Sophon Tech 创始人,前 Facebook 工程师,卡内基梅隆大学计算机硕士
78356 人已学习
新⼈⾸单¥68
课程目录
已完结/共 62 讲
第二章:理论讲解+面试题实战 (53讲)
算法面试通关 40 讲
登录|注册
留言
27
收藏
沉浸
阅读
分享
手机端
回顶部
当前播放: 49 | 面试题:最长上升子序列
00:00 / 00:00
高清
  • 高清
1.0x
  • 2.0x
  • 1.5x
  • 1.25x
  • 1.0x
  • 0.75x
  • 0.5x
网页全屏
全屏
00:00
付费课程,可试看
01 | 合格程序员的第一步:算法与数据结构
02 | 如何事半功倍地学习算法与数据结构
03 | 如何计算算法的复杂度
04 | 如何通过LeetCode来进行算法题目练习
05 | 理论讲解:数组&链表
06 | 面试题:反转一个单链表&判断链表是否有环
07 | 理论讲解:堆栈&队列
08 | 面试题:判断括号字符串是否有效
09 | 面试题:用队列实现栈&用栈实现队列
10 | 理论讲解:优先队列
11 | 面试题:返回数据流中的第K大元素
12 | 面试题:返回滑动窗口中的最大值
13 | 理论讲解:哈希表
14 | 面试题:有效的字母异位词
15 | 面试题:两数之和
16 | 面试题:三数之和
17 | 理论讲解:树&二叉树&二叉搜索树
18 | 面试题:验证二叉搜索树
19 | 面试题:二叉树&二叉搜索树的最近公共祖先
20 | 理论讲解:二叉树遍历
21 | 理论讲解:递归&分治
22 | 面试题:Pow(x,n)
23 | 面试题:求众数
24 | 理论讲解:贪心算法
25 | 面试题:买卖股票的最佳时机
26 | 理论讲解:广度优先搜索
27 | 理论讲解:深度优先搜索
28 | 面试题:二叉树层次遍历
29 | 面试题:二叉树的最大和最小深度
30 | 面试题:生成有效括号组合
31 | 理论讲解:剪枝
32 | 面试题:N皇后问题
33 | 面试题:数独问题
34 | 理论讲解:二分查找
35 | 面试题:实现一个求解平方根的函数
36 | 理论讲解:字典树
37 | 面试题:实现一个字典树
38 | 面试题:二维网格中的单词搜索问题
39 | 理论讲解:位运算
40 | 面试题:统计位1的个数
41 | 面试题:2的幂次方问题&比特位计数问题
42 | 面试题:N皇后问题的另一种解法
43 | 理论理解:动态规划(上)
44 | 理论理解:动态规划(下)
45 | 面试题:爬楼梯
46 | 面试题:三角形的最小路径和
47 | 面试题:乘积最大子序列
48 | 面试题:股票买卖系列
49 | 面试题:最长上升子序列
50 | 面试题:零钱兑换
51 | 面试题:编辑距离
52 | 理论讲解:并查集
53 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(上)
54 | 面试题:岛屿的个数&朋友圈(下)
55 | 理论讲解: LRU Cache
56 | 面试题:设计和实现一个LRU Cache缓存机制
57 | 理论讲解:布隆过滤器
58 | 课程重点回顾
59 | FAQ答疑&面试中切题四件套
60 | 回到起点:斐波拉契数列
61 | 白板实战番外篇:斐波拉契数列
62 | 结课测试&最后的一些经验分享
登录 后留言

全部留言(27)

  • 最新
  • 精选
zhaozp
[11,12,13,14,1]这个序列的最大上升子序列,用nlogn的方式求出(1,12,13,14)对吗?不是应该11,12,13,14吗

作者回复: 长度是对的,但是最长序列本身不能直接用最后结果,而是需要记录每个数的前序数,然后专门生成最后需要的最长上升子序列。

2018-11-25
15
Cwift
我觉得这题用二分法构造的结构每一次迭代都能得到唯一的局部最优结构,这是不是一种贪心的策略?

作者回复: 用较小元素去替换的思想有和贪心是异曲同工之妙。

2019-01-31
7
不喝酒的小强
二分的方法好像不通用吧,如果数组是[7,8,9,1,2],这个最长的是[7,8,9],长度是3吧,二分结果应该是[1,2]长度为2

作者回复: 你再想想,最后二分里的结果是 1 2 9,长度也是3

2019-01-05
3
6
王磊
二分查找找不到默认返回-1,还需要自己实现返回第一个比它大的数字,还没亲自实现过,java有现成函数吗

作者回复: 二分模板里的 l 最后应该就指向那个大一点的元素,对吧?

2019-05-13
春风亭lx小树
讲一下老师最后[11,12,13,14,1,2,3,4,5] 这个例子。 假设这个数组到3为止,[11,12,13,14,1,2,3], 没有4,5,那么二分算法结果就是[1,2,3,14]。我想这大概就是最令人费解的地方,正常的逻辑都会想:不对啊,答案不应该是[11,12,13,14]吗?我看了很多地方的解答也没有解释这里。 我的理解是: 这里虽然结果是[1,2,3,14],但是真实路径其实还是[11,12,13,14]!!! 1,2,3的替换是为了希望之后能找到更优的解,但是如果没有4,5那1,2,3就没有任何意义,显示的是[1,2,3,14],真实路径还是[11,12,13,14]!!! 如果,有了4,5,那就是赋予了1,2,3意义。最后表现结果和真实路径会变成[1,2,3,4,5]。 我理解这个算法:一直保留着局部最优解,又尝试不断跳出局部最优解,如果跳出去了,那全局最优解就是最后的局部最优解。如果没跳出去,那全局最优解就是当初的那个局部最优解,当初那个路径数组的长度。
2019-06-25
1
11
crystaljing
[11,12,13,14,1]这个序列的最大上升子序列,用nlogn的方式求出(1,12,13,14)对吗?不是应该11,12,13,14吗? 最长子序列的长度仍然是4. 所以是正确的。题目只要求长度值,而不是序列。
2018-11-26
3
shiziwen
请问dp的解法中,dp数组的长度为什么是nums.length+1呢?int[] dp = new int[nums.lengtj +1];
2020-03-26
1
2
mickey
class Solution { public int lengthOfLIS(int[] nums) { if (nums == null || nums.length == 0) return 0; List<Integer> list = new LinkedList<Integer>(); for (int i = 0; i < nums.length; i++) { int lower = binarySearch(list, nums[i]); if (lower == list.size()) { list.add(nums[i]); } else { list.set(lower, nums[i]); } } return list.size(); } public static int binarySearch(List<Integer> list, int key) { int low = 0; int high = list.size() - 1; while (high >= low) { int mid = (low + high) / 2; if (key <= list.get(mid)) high = mid - 1; else low = mid + 1; } return low; } }
2020-03-16
2
青云
正儿八百的回复一条,这个是我看的坠吼的一个课程。可以说,每次看到一些新课程,我跑得比哪个西方基者都快,可是和这个课程比都感觉too young,too simple,而且sometimes naive。推荐大家都可以看看这个课程,今天把,我觉得看完之后,我需要讲一点,因为作者真的是太有激情了,中国有句话,讲啊,闷声发大财,晓得伐,好了,我就讲这么多,因为啊,我觉得那个时候,我感觉我要退休了,可是他们说了,就是钦定了,然后吧,就做了那么一点小小的贡献,实在是惭愧
2023-09-27
1
喻茂
用nlogn 时间复杂度只能获取出来最长上升子序列长度,并不能获取子序列详情
2023-08-12
收起评论