题目描述：给定一个无序的整数数组，找到其中最长上升子序列的长度。

    示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101]，它的长度是 4。

    说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合，你只需要输出对应的长度即可。 你算法的时间复杂度应该为 O(n^2) 。

    进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗?

    子序列：它指的是在原有序列的基础上，删除0个或者多个数，其他数的顺序保持不变得到的结果。拿示例的这个序列来说：

    1. [10,9,2,5,3,7,101,18]

    随便拿掉0个数或多个数：比如说我去掉第一个数字10，去掉最后一个数18，但是不打乱这个序列的顺序，那么我得到的新的序列就是该序列的一个子序列：

    1. [9,2,5,3,7,101]

    啥是“上升”？这个就比较好理解了，它指的是排在后面的元素总是要大于排在前面的元素。

    1. /**
    2.  * @param {number[]} nums
    3.  * @return {number}
    4.  */
    5. // 入参是一个数字序列
    6. const lengthOfLIS = function(nums) {
    7.   // 缓存序列的长度
    8.   const len = nums.length  
    9.   // 处理边界条件
    10.   if(!len) {
    11.       return 0
    12.   }
    13.   // 初始化数组里面每一个索引位的状态值
    14.   const dp = (new Array(len)).fill(1)
    15.   // 初始化最大上升子序列的长度为1
    16.   let maxLen = 1 
    17.   // 从第2个元素开始，遍历整个数组
    18.   for(let i=1;i<len;i++) {
    19.       // 每遍历一个新元素，都要“回头看”，看看能不能延长原有的上升子序列
    20.       for(let j=0;j<i;j++) {  
    21.           // 若遇到了一个比当前元素小的值，则意味着遇到了一个可以延长的上升子序列，故更新当前元素索引位对应的状态
    22.           if(nums[j]<nums[i]) {
    23.               dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1)  
    24.           }
    25.       }
    26.       // 及时更新上升子序列长度的最大值
    27.       if(dp[i] > maxLen) {
    28.           maxLen = dp[i]
    29.       }
    30.   }
    31.   // 遍历完毕，最后到手的就是最大上升子序列的长度
    32.   return maxLen
    33. };