题干
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 。
解法：动态规划
一道经典的动规问题。
我们dp[i]的含义为，在原数组的i处的递增序列个数。所以我们计划先算出所有的递增序列个数，再取出最大值。
问题就在于如何取得递增序列的个数。
我们需要循环当前元素之前的数，如果遇到小于当前元素的元素则+1，并且与当前的dp[i]对比，取大值。这样最终就可以取得dp[i]的值。
我们的动规方程是：
if (nums[i] > nums[j]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
注意这里并不是比较的含义是寻找j种的最大值。因为我们一直在向后迭代，所以dp[i]就是上一个的dp[i]+1的较大值。所以最终依次遍历结束我们就可以获得最终的dp[i]
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/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
var lengthOfLIS = function (nums) {
let len = nums.length;
if(len==1){
return 1
}
let dp = new Array(len).fill(1);
dp[0] = 1;
let maxNum=0;
for (let i = 1; i < len; i++) {
for (let j = 0; j < i; j++) {
if (nums[j] < nums[i]) {
//这里是计算dp[i]当前的值
dp[i] = Math.max(dp[j] + 1, dp[i])
}
}
//
maxNum=Math.max(maxNum,dp[i])
}
return maxNum;
};
