最长递增子序列问题：在一列数中寻找一些数，这些数满足：任意两个数a[i]和a[j]，若i
设dp[i]表示以i为结尾的最长递增子序列的长度，则状态转移方程为：
dp[i] = max{dp[j]+1}, 1<=j
这样简单的复杂度为O(n^2)，其实还有更好的方法。
考虑两个数a[x]和a[y]，x
按dp[t]=k来分类，只需保留dp[t]=k的所有a[t]中的最小值，设d[k]记录这个值，d[k]=min{a[t],dp[t]=k}。
这时注意到d的两个特点(重要)：
1. d[k]在计算过程中单调不升；
2. d数组是有序的，d[1]
利用这两个性质，可以很方便的求解：
1. 设当前已求出的最长上升子序列的长度为len(初始时为1)，每次读入一个新元素x：
2. 若x>d[len]，则直接加入到d的末尾，且len++；(利用性质2)
否则，在d中二分查找，找到第一个比x小的数d[k]，并d[k+1]=x，在这里x<=d[k+1]一定成立(性质1,2)。
/**
.最长递增子序列O(nlogn)算法：
.状态转移方程：f[i] = max{f[i],f[j]+1},1<=j
.分析：加入x=f[y],则x相对于y更有潜力。
.首先根据f[]值分类，记录满足f[t]=k的最小的值a[t],记d[k]=min{a[t]},f[t]=k.
. 1.发现d[k]在计算过程中单调不上升
. 2.d[1]
.解法：
.1. 设当前最长递增子序列为len,考虑元素a[i];
.2. 若d[len]
. 否则,在d[0-len]中二分查找,找到第一个比它小的元素d[k],并d[k+1]=a[i].()
.*/
/**
* Created by guojun on 2015/9/25.
*/
public class MaxUpSequence {
public static void main(String[] args) {
int[] a = new int[20];
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
a[i] = (int)( Math.random() * 100);
System.out.print(a[i] + "\t");
}
System.out.println();
int[] b = new int[a.length];
b[0] = a[0];
int len = findSeq(a, b);
System.out.println(len);
}
public static int BinarySerch(int key, int[] a, int low, int high) {
while (low <= high) {
int mid = low + (high - low) / 2;
if (key > a[mid] && key < a[mid + 1]) {
return mid+1;
} else if (key > a[mid]) {
low = mid + 1;
} else if (key < a[mid]) {
high = mid - 1;
}
}
return 0;
}
public static int findSeq(int[] a, int[] b) {
if (a.length == 1) return 1;
int len = 1;
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
if (a[i] > b[len - 1]) {
b[len] = a[i];
len++;
} else if (a[i] < b[len - 1]) {
int j = BinarySerch(a[i], b, 0, len - 1);
b[j] = a[i];
}
}
return len;
}
}
