动态规划:最长上升子序列之基础(经典算法 n^2)
解题心得:
1、注意动态转移方程式,d[j]+1>d[i]>?d[i]=d[j]+1:d[i]
2、动态规划的基本思想:将大的问题化为小的,再逐步扩大得到答案,但是小问题的基本性质要和大的问题相同。
3、这是动态规划的经典方程式,但是耗时较多,在数据较大的时候会出现超时的情况。
题目:
1180: 最长上升子序列之基础
Time Limit: 1000 MS Memory Limit: 65536 KB
Total Submit: 166 Accepted: 79 Page View: 551
Submit Status Discuss
Description
给出一个由n个数组成的序列x[1..n],找出它的最长单调上升子序列的长度。即找出最大的长度m和a1,
a2……,am,使得 a1 < a2 < … … < am 且 x[a1] < x[a2] < … … < x[am]。
Input
先输入一个整数t(t<=200),代表测试组数。
每组数据先输入一个N,代表有N个数(1<=N<=1000).
输入N个正整数,a1,a2,a3…..an(0<=ai<=100000).
Output
每组输出一个整数,代表最长的长度。
Sample Input
1
7
1 7 3 5 9 4 4
8
Sample Output
4
#include<stdio.h>
int main()
{
int t,n,num[1010];
int len; //记录最长的子序列
int d[1010]; //记录从1开始到n的子序列长度
scanf("%d",&t);
while(t--)
{
len = 0;
scanf("%d",&n);
for(int i=0;i<n;i++)
{
scanf("%d",&num[i]);
}
for(int i=0;i<n;i++)
{
d[i] = 1;
for(int j=0;j<i;j++)
{
if(num[i] > num[j] && d[j] + 1 > d[i])//关键:判断上升则第i个肯定比第i之前的更大,d【i】则为之前的+1中的最大的那个
{
d[i] = d[j] +1;
if(d[i] > len)
len = d[i];
}
}
}
printf("%d\n",len);
}
}
动态规划:最长上升子序列之基础(经典算法 n^2)的更多相关文章
- LCS(最长公共子序列)动规算法正确性证明
今天在看代码源文件求diff的原理的时候看到了LCS算法.这个算法应该不陌生,动规的经典算法.具体算法做啥了我就不说了,不知道的可以直接看<算法导论>动态规划那一章.既然看到了就想回忆下, ...
- 浅谈最长上升子序列(O(n*logn)算法)
今天GM讲了最长上升子序列的logn*n算法,但没讲思路... 我看了篇博客,发现-- 说的有道理!!! 首先,举例子: a[7]={1,2,4,3,6,7,5}(假设以1开头) 很明显,LIS=5: ...
- 51nod 1006 最长公共子序列Lcs(经典动态规划)
传送门 Description 给出两个字符串A B,求A与B的最长公共子序列(子序列不要求是连续的). 比如两个串为: abcicba abdkscab ab是两个串的子序列,abc也是 ...
- 动态规划---最长上升子序列问题(O(nlogn),O(n^2))
LIS(Longest Increasing Subsequence)最长上升子序列 或者 最长不下降子序列.很基础的题目,有两种算法,复杂度分别为O(n*logn)和O(n^2) . ******* ...
- 动态规划 - 最长公共子序列(LCS)
最长公共子序列也是动态规划中的一个经典问题. 有两个字符串 S1 和 S2,求一个最长公共子串,即求字符串 S3,它同时为 S1 和 S2 的子串,且要求它的长度最长,并确定这个长度.这个问题被我们称 ...
- 动态规划 - 最长递增子序列(LIS)
最长递增子序列是动态规划中经典的问题,详细如下: 在一个已知的序列{a1,a2,...,an}中,取出若干数组组成新的序列{ai1,ai2,...,aim},其中下标i1,i2,...,im保持递增, ...
- 动态规划 最长公共子序列 LCS,最长单独递增子序列,最长公共子串
LCS:给出两个序列S1和S2,求出的这两个序列的最大公共部分S3就是就是S1和S2的最长公共子序列了.公共部分 必须是以相同的顺序出现,但是不必要是连续的. 选出最长公共子序列.对于长度为n的序列, ...
- 动态规划----最长递增子序列问题(LIS)
题目: 输出最长递增子序列的长度,如输入 4 2 3 1 5 6,输出 4 (因为 2 3 5 6组成了最长递增子序列). 暴力破解法:这种方法很简单,两层for循环搞定,时间复杂度是O(N2). 动 ...
- 算法之动态规划(最长递增子序列——LIS)
最长递增子序列是动态规划中最经典的问题之一,我们从讨论这个问题开始,循序渐进的了解动态规划的相关知识要点. 在一个已知的序列 {a1, a 2,...an}中,取出若干数组成新的序列{ai1, ai ...
随机推荐
- Windows安全认证是如何进行的?[Kerberos篇]
最近一段时间都在折腾安全(Security)方面的东西,比如Windows认证.非对称加密.数字证书.数字签名.TLS/SSL.WS-Security等.如果时间允许,我很乐意写一系列的文章与广大网友 ...
- usb-host一步一步学(二)安卓在usb-host模式下列出当前连接的usb设备
之前写了一个简单的例子usb-host一步一步学(一)安卓在usb-host模式下列出当前连接的usb设备,下面的这个例子是获取各种usb设备.usb接口以及usb连接点(endpoint) 正如上一 ...
- 日常bug整理--xxtz
2017-12-12 建SQLite数据库表时,遇到外键关联报错:foreign key mismatch 解决:发现是个粗心问题,关联的外键没有作为主键,原因是关联的外键由INT改为varchar字 ...
- Retrofit 2.0 轻松实现多文件/图片上传/Json字符串/表单
如果嫌麻烦直接可以用我封装好的库:Novate: https://github.com/Tamicer/Novate 通过对Retrofit2.0的前两篇的基础入门和案例实践,掌握了怎么样使用Retr ...
- Mysql数据库操作语句总结(一)
下面的内容来源于链接 https://www.cnblogs.com/bchjazh/p/5997728.html, 个人在此基础上进一步添加了一点东西. 个人操作数据库: mysql 5.5.2 ...
- C++编写字符串类CNString,该类有默认构造函数、类的拷贝函数、类的析构函数及运算符重载
编码实现字符串类CNString,该类有默认构造函数.类的拷贝函数.类的析构函数及运算符重载,需实现以下“=”运算符.“+”运算.“[]”运算符.“<”运算符及“>”运算符及“==”运算符 ...
- LNA与PA
LNA是低噪声放大器,主要用于接收电路设计中.因为接收电路中的信噪比通常是很低的,往往信号远小于噪声,通过放大器的时候,信号和噪声一起被放大的话非常不利于后续处理,这就要求放大器能够抑制噪声.PA(功 ...
- linux 命令——40 wc (转)
Linux系统中的wc(Word Count)命令的功能为统计指定文件中的字节数.字数.行数,并将统计结果显示输出. 1.命令格式: wc [选项]文件... 2.命令功能: 统计指定文件中的字节数. ...
- IOS tabelView退出键盘
/** *当开始拖拽表格的时候就会调用 * */ -(void)scrollViewWillBeginDragging:(UIScrollView *)scrollView { //退出键盘 [sel ...
- Angular2--显示数据
1.插值表达式 要显示组件的属性,最简单的方式就是通过插值表达式来绑定属性名.要使用插值表达式,就把属性名包裹在双花括号里放进视图模板,如 {{}} eg: <h1>{{ name }}& ...