動態規劃(dp)的基本思想是：當前子問題的解可由上一子問題的解得出。
動態規劃演算法通常基於由乙個遞推公式（狀態轉移方程）和若干個初始狀態（狀態）。
應用
1、lis(longest increasing subsequence)：求乙個陣列中的最長非降子串行的長度。
子問題
我們可以考慮先求a[0]、a[1]、a[2] ... a[i]的最長非降子串行長度，這個lis的乙個子問題。
接著，我們可以已定義d[i]來表示前i個數中以a[i]結尾的最長非降子串行長度。
當我們求出d[1]~d[n]，那麼其中最大的數就是所求。
i與i-1的關係
假設已經得到了d[1]~d[i-1]，那麼d[i]就是前i-1個數中小於等於a[i]的那些數對應的最長非降子串行長度
的最大值。
code
public class lis
}// 找出最大長度
for (int k = 0; k < array.length; k++)
return result;
}public static void main(string args) ;
system.out.println("最長非降子串行的長度為" + new lis().lis(array) + "。");
}}
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