Secuencia creciente de máxima programacion dinamica
La secuencia creciente de máxima programación dinámica, también conocida como Longest Increasing Subsequence (LIS), es un problema clásico en programación dinámica que consiste en encontrar la longitud de la subsecuencia creciente más larga dentro de una secuencia dada.
Aquí te dejo un ejemplo de cómo se puede resolver este problema utilizando programación dinámica en Python:
```python
def longest_increasing_subsequence(nums):
if not nums:
return 0
n = len(nums)
dp = [1] * n
for i in range(1, n):
for j in range(i):
if nums[i] > nums[j]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
return max(dp)
# Ejemplo de uso
nums = [10, 22, 9, 33, 21, 50, 41, 60, 80]
print(longest_increasing_subsequence(nums)) # Output: 6
```
En este código, la función `longest_increasing_subsequence` recibe una lista de números y utiliza un enfoque de programación dinámica para encontrar la longitud de la subsecuencia creciente más larga. La matriz `dp` se utiliza para almacenar la longitud de la subsecuencia creciente más larga que termina en cada posición de la lista.
Espero que este ejemplo te sea útil para comprender cómo resolver el problema de la secuencia creciente de máxima programación dinámica. ¡Déjame saber si necesitas más información o ayuda!