アイデア：
前の解決策によっては、動的計画法（dp）を使用するために、シーケンス表現を不連続にすることができます。
コード：
class Solution {
public int lengthOfLIS(int[] nums) {
if(nums.length==0) return 0;
int[] dp=new int[nums.length+1];
//把所有dp置为1，因为就算所有都不符合，到最后一个的时候自身也符合
Arrays.fill(dp,1);
int res=0;
for(int i=0;i<nums.length;i++){
for(int j=0;j<i;j++){
//此处的dp有不符合条件时"跳过"的功能
//注意j是每次从头遍历一遍，不只是i-1
//就算遍历到之前不符合条件的值也没事，dp就算+1，dp仍是前一个的值
//此处的if有跳过功能，若不满足，则dp[i]为1
if(nums[i]>nums[j]){
dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1);
}
}
//每次在第二重循环结束后都要比较一下
//因为不是dp[n-1]就是最大的，有可能dp[n-1]为1
res=Math.max(res,dp[i]);
}
return res;
}
}
壊す：
1）ダブルループを設定します。前に進むたびに、前から後ろに1回トラバースする必要があります。これにより、オーバーラップのサブ問題が満たされます。
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<i;j++)
2）if判定文を設定し、jが満たされない場合にスキップする機能があります
if(nums[i]>nums[j])
3）コアコードは次のとおりです。
dp [i]にはキャッシュ機能があります。現在のdp [i]は、以前の最長のシーケンスを格納します。nums[i]> nums [j]の条件が満たされた場合、dp [i]とdp [j] +1を比較します。
dp [i]とdp [j] +1を比較します。
nums [i]> nums [j]であっても、dp [j]に現在の値を加えたものが、前に存在する最長増加部分列よりも小さい場合は、前の部分列（dp [i]によってバッファリングされます）
同時に、動的計画法の最適なサブ問題も満たします。
if(nums[i]>nums[j]){
dp[i]=Math.max(dp[i],dp[j]+1);
}
4）2回目のリサイクル後、毎回比較します。どちらかのdp [n-1]が最大であるため、dp [n-1]が1（動的計画法の詳細ピット）である可能性があります。
res=Math.max(res,dp[i])
5）添え字のオーバーフローを防ぐために、dpが宣言されると、長さはnに基づいて1（n + 1）加算されます。
6）それは2番目のdp形式に属します：現在の値は以前に計算されたすべての値に依存します