最长递增子序列问题（Longest Increasing Subsequence，简称LIS）是指在一个序列中找到一个最长的子序列，使得这个子序列中的元素是递增的。比如序列 [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18] 的最长递增子序列为 [2, 3, 7, 18]，长度为 4。

好的，下面是一种基于动态规划的 JavaScript 实现最长递增子序列算法的方法：

function lengthOfLIS(nums) {const n = nums.length;if (n === 0) return 0;const dp = new Array(n).fill(1); // 初始化每个元素为1，因为每个元素都构成长度为1的LISfor (let i = 1; i < n; i++) { // 从第二个元素开始遍历for (let j = 0; j < i; j++) { // 遍历i之前的所有元素if (nums[j] < nums[i]) { // 如果nums[j] < nums[i]，说明nums[i]可以加入到以nums[j]结尾的LIS中dp[i] = Math.max(dp[i], dp[j] + 1); // 更新以nums[i]结尾的LIS的长度}}}return Math.max(...dp); // 返回dp数组中的最大值
}

这个算法使用了两层循环。外层循环遍历整个数组，内层循环则去遍历当前元素之前的所有元素。如果某个元素小于当前元素，则说明当前元素可以加入到以该元素结尾的 LIS 中，此时更新以当前元素结尾的 LIS 的长度。最后返回 dp 数组中的最大值即可。

这种算法的时间复杂度为 O(n^2)。如果序列的长度不是特别大，这个算法已经足够快了。如果需要优化时间复杂度，可以使用二分查找等方法，但是相应的实现就会更加复杂。