天花板级别的算法难题，如何用程序设计拿捏LeetCode周赛？

2023-05-20 06:47:45

算法知识大杂烩：攻克 LeetCode 周赛 338 的天花板难题

1. LeetCode 周赛：算法修行的竞技场

LeetCode 周赛是算法爱好者和编程高手展示才华的平台。在第 338 场周赛中，参赛者们迎来了算法知识点的“大杂烩”，从贪心到拓扑排序，无所不包。然而，第四题无疑是这场周赛的天花板难题。

2. 天花板难题：寻找递增子数组的巅峰

这道难题要求参赛者找到一个数组中最长的递增子数组，即每个元素都大于或等于其左边相邻元素的子数组。乍一看，这似乎很简单，但要证明找到的子数组是所有可能子数组中最长的，才是难点所在。

3. 逐层递进，贪心算法破难题

面对难题，高手们层层递进，逐个攻破。他们首先观察到，递增子数组的最后一个元素必然大于或等于数组中的所有其他元素。基于这个观察，他们设计了一个贪心算法。该算法从最后一个元素开始，向左移动，直到找到一个元素小于其左边相邻元素。然后，将该元素作为子数组的最后一个元素，继续向左移动，以此类推。通过这种贪心策略，高手们成功找到了最长的递增子数组，并证明了它的正确性。

4. 代码示例：Python 贪心算法实现

def longest_increasing_subsequence(nums):
  """
  Finds the longest increasing subsequence in an array.

  Args:
    nums: A list of integers.

  Returns:
    The longest increasing subsequence.
  """

  # Initialize a list to store the longest increasing subsequence.
  subsequence = []

  # Loop through each element in the array.
  for num in nums:

    # If the current element is greater than or equal to the last element in the subsequence, add it to the subsequence.
    if not subsequence or num >= subsequence[-1]:
      subsequence.append(num)

  # Return the longest increasing subsequence.
  return subsequence