题目详情：

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 。

示例 2：

输入：nums = [0,1,0,3,2,3]
输出：4

示例 3：

输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]
输出：1

提示：

• 1 <= nums.length <= 2500
• -104 <= nums[i] <= 104

进阶：

• 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log(n)) 吗?

代码实现：

class Solution {  public int lengthOfLIS(int[] nums) {  // 如果数组为空，则最长递增子序列的长度为0  if (nums.length == 0) {  return 0;  }  // 创建一个与输入数组等长的dp数组，用于存储以当前元素结尾的最长递增子序列的长度  int[] dp = new int[nums.length];  // 初始化dp数组的第一个元素为1，因为每个元素本身都可以作为一个长度为1的递增子序列  dp[0] = 1;  // 初始化mmax为1，用于记录最长递增子序列的长度  int mmax = 1;  // 遍历数组中的每一个元素  for (int i = 1; i < nums.length; i++) {  // 初始化dp[i]为1，因为当前元素本身至少可以作为一个长度为1的递增子序列  dp[i] = 1;  // 遍历当前元素之前的所有元素  for (int j = 0; j < i; j++) {  // 如果当前元素大于之前的某个元素，说明可以形成更长的递增子序列  if (nums[i] > nums[j]) {  // 更新dp[i]为当前元素与之前的元素形成的递增子序列长度与dp[i]的较大值  dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1);  }  }  // 更新mmax为dp[i]与mmax的较大值，用于记录全局的最长递增子序列长度  mmax = Math.max(mmax, dp[i]);  }  // 返回最长递增子序列的长度  return mmax;  }  
}