解決其他CS問題的LIS（Longest Increasing Subsequence）問題有多大用處？有幾個算法，使用耐心排序，動態編程或決策樹。這些在現實生活中如何使用 - 可能是數據流或什麼？最長增加子序列的應用
爲了提醒你，我把以粗體最長遞增序列
{，8,4，12，，10，，14，1，，5 ，13，3，,7，}。
作爲獎勵，有什麼方法可以使用結果a sequence of length mn + 1 will have an increasing subsequence of length m or a decreasing subsequence of length n？例如。我們的列表長度爲16，所以應該有一個增加的長度爲5或長度爲5的序列。在我們的例子中，爲0,2,6,9,11,15。
也是一個遞增的長度爲8或長度爲3的序列的序列：在本例中爲12,10,1。
LIS的一個有趣的實際應用是在Bazaar版本控制系統中使用的Patience Diff，diffing算法Bram Cohen（BitTorrent的創建者）。
常規差異算法包括計算兩個文檔之間的LCS（Longest Common Subsequence）。雖然效率很高，但這種方法存在問題，即結果往往不太人性化。
的如何一個常規的diff可能失敗一個簡單的例子：
void func1() {
x += 1
+}
+
+void functhreehalves() {
+ x += 1.5
}
void func2() {
x += 2
}
耐心DIFF算法的優點在於，它允許以更精確地計算的差異，以這樣的方式更緊密地對應於如何人會執行。
在上述情況下耐心DIFF察覺的差別更好：
void func1() {
x += 1
}
+void functhreehalves() {
+ x += 1.5
+}
+
void func2() {
x += 2
}
概括地說，算法是：
看看the code。
長度爲mn + 1的序列將具有長度增加的子序列** m + 1 **（不是m）或長度減少的子序列** n + 1 **（不是n）。 16 = 3x5 + 1，所以應該有一個長度爲5 + 1 = 6的增加或減少的子序列。 – Kwariz
抱歉編輯。我得到了問題 – Imposter