Python最长递增子序列求解是一种计算机科学中的算法，它的目的是在一个给定的序列中找到最长的递增子序列。在计算机科学中，最长递增子序列是一个重要的问题，它的应用非常广泛，比如网络流分析、数据挖掘、机器学习等。
Python最长递增子序列求解方法
Python最长递增子序列求解的方法有很多种，比如动态规划、分治法、贪心法等。其中，动态规划法是最常用的一种，它的思想是：将原问题分解为若干个子问题，从子问题的解析出来的解，逐步推导出原问题的解。
动态规划法的步骤如下：
- 对于给定的序列，建立一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示以序列中第i个数字开头，第j个数字结尾的最长递增子序列的长度。
- 从序列的第一个数字开始，依次遍历整个序列，对于每一个数字，求出以它开头的最长递增子序列的长度，即dp[i][j]，将其存入dp数组中。
- 遍历dp数组，找到最大的dp[i][j]，即为最长递增子序列的长度。
def lis(arr):
# 建立dp数组
n = len(arr)
dp = [[1 for i in range(n)] for j in range(n)]
# 遍历序列
for j in range(n):
for i in range(j):
if arr[i] < arr[j]:
dp[i][j] = dp[i][j-1] + 1
# 找到最长递增子序列的长度
max_len = 0
for i in range(n):
max_len = max(max_len, dp[i][n-1])
return max_len
上述代码实现了Python最长递增子序列求解的动态规划法，可以用于解决最长递增子序列问题。