本文详细介绍了最长上升子序列（LIS）问题的两种解法。动态规划解法时间复杂度为O(n²)，通过维护dp数组记录以每个元素结尾的最长子序列长度。优化解法采用贪心+二分查找，时间复杂度降至O(n log n)，通过维护tails数组存储各长度子序列的最小末尾元素。文章包含代码实现、执行过程示例和详细解释，并附有力扣300题的对应链接。两种方法各有优劣，动态规划更直观，而优化解法更适合大规模数据。

AI技术正重塑软件测试领域，传统人工测试模式向智能化转型。AI测试通过机器学习、计算机视觉等技术实现三大变革：自动化测试框架智能化、缺陷预测与精准定位、数据驱动的A/B测试优化。核心应用包括智能元素定位、视觉验证、日志异常检测和多目标优化算法。某电商案例显示，AI测试在大促前成功预测高风险模块，提升系统稳定性。实施路径需从数据治理、工具选型到团队技能转型，同时应对数据质量等挑战。AI测试显著提升质