334. Increasing Triplet Subsequence

题目：

Given an unsorted array return whether an increasing subsequence of length 3 exists or not in the array.

Formally the function should:

Return true if there exists i, j, k

such that arr[i] < arr[j] < arr[k] given 0 ≤ i < j < k ≤ n-1 else return false.

Your algorithm should run in O(n) time complexity and O(1) space complexity.

Examples:

Given

[1, 2, 3, 4, 5]

,

return

true

.

Given

[5, 4, 3, 2, 1]

,

return

false

.
题目大意是寻找数组中是否有长度为3的递增子数组。
解题思路采用动态规划思想。

dp[i]为以第i个元素为结尾的递增子数组长度。那么，对于任意比i小的j，如果nums[i]>nums[j],

dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1)

如果可以得到某个dp[i]=3，那么返回true，遍历完不存在则返回false。

代码如下：

class Solution {
public:
bool increasingTriplet(vector<int>& nums) {
int n=nums.size();
if(n<3) return false;

vector<int> dp(n,1);
for(int i=1;i<n;i++){
for(int j=0;j<i;j++){
if(nums[j]<nums[i]){
dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);

if(dp[i]==3) return true;
}
}

}
return false;
}
};

但是这样貌似时间复杂度和空间复杂度都比较高，但是还是AC了。。