🎯LIS算法：经典DP问题(导弹拦截问题)🚀

在计算机科学中，动态规划（Dynamic Programming, DP）是一种强大的算法设计技术，而最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）正是其中的经典案例之一。今天，让我们通过一个有趣的例子——导弹拦截问题，来揭开LIS算法的神秘面纱！💪

想象一下，天空中有一群导弹正以不同速度向地面袭来，为了有效防御，我们需要部署拦截系统。然而，每个拦截器只能拦截某一特定速度范围内的导弹。如何用最少数量的拦截系统覆盖所有来袭导弹？答案就藏在LIS算法中！🎯

LIS的核心思想是找到导弹速度序列中最长的递增子序列长度，这恰好对应了最少需要的拦截器数量。通过状态转移方程，我们可以高效地解决这一问题。例如，当导弹速度为[4, 2, 6, 5, 1, 7]时，最长递增子序列长度为3，意味着至少需要3个拦截器。💡

掌握LIS算法不仅能够帮助我们解决导弹拦截问题，还能应用于更多实际场景，如股票交易策略优化和基因序列比对等。快拿起你的工具箱，一起探索动态规划的魅力吧！✨