(LIS Longest Increasing Subsequence)给定一个数列,从中删掉任意若干项剩余的序列叫做它的一个子序列,求它的最长的子序列,满足子序列中的元素是单调递增的。


例如给定序列{1,6,3,5,4},答案是3,因为{1,3,4}和{1,3,5}就是长度最长的两个单增子序列。

处看此题,怎么做? 万能的枚举?枚举全部2^n个子序列,找出最长的,固然可以,就是复杂度太高。我们为什么要枚举呢?因为要知道取了哪些数,其实我们只需要考虑上一个数和取了几个数就可以了吧?因为单增的意思是比前一个数大,我们要加入这个数的时候,只考虑它比之前加入的最后一个数大就可以了。而最长的意思是数的个数最多,我们只要知道数的总个数就可以了,没必要知道具体有哪些数。

让我们尝试一下用动态规划的思考办法。首先设置数列是a1, a2, a3…an,为了方便我们加入一项a0=-∞,后面我们将发现这会给我们带来极大的方便。int f[i]表示以第i个数结尾的最长单调子序列的长度, 那么我们看一下加入ai之前的最后一个数是aj,显然j < i并且aj < ai,我们有f(i) = f(j) + 1,因为往后面延长了一项嘛。那根据这个式子,我们显然应该选择最大的f(j),才能让f(i)最大。

于是我们有了递推关系f(i) = max{f(j)| j < i并且aj < ai} + 1,光有了递推关系还不够,初值呢? f(0) = 0,并且我们加入了a0=-∞,这样对每个i > 0,j总是存在的,大不了就达到下标0了嘛。

伪代码:
f[] = ;
for i = to n do
f[i] = ;
for j = to i – do
f[i] = max(f[i], f[j] + )
endfor
endfor
显然这个算法的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(n)。老生常谈的问题,如何找到这样一个最长的子序列?记录决策的办法总是可以的我们记录一下使得f(i)最大的j。最终结果是max{f(i)},我们从这个i值一项一项不断找到前面的j即可……
更好的算法?

事实上这个题有时间复杂度更低的算法。仍然以{1,6,3,5,4}为例子,我们想像考虑5的时候,之前有两个长度为2的子序列{1,6}和{1,3},那么哪个更“好”呢?显然后者更好,因为3比6小,以3结尾的序列更容易在后面接上一个数。那么我们记录到第i个数之前每个长度的单调子序列中“最好”的那个的最后一个数的大小,考虑把当前这个数接在哪里就好了。事实上,我们的意思是在每个长度的单调子序列中选一个代表,这个代表就是其中“最好”的那个(让最后一项尽可能小),而我们可以归纳的证明,不同长度的“最好”单调子序列的最后一项是随着长度而单调递增的。这是因为,我们每次都试图把一个数加到它能接的那个最长的子序列后面,其实也是加到了它能加的末尾最大的子序列上。
那么问题明了了,开始我们只有一个长度为0的单调子序列,末尾大小认为是-∞。假设目前我们记录了f[0],f[1],f[2]…f[m]表示目前单调子序列的最长长度是m,我们考虑ai接到哪里,我们要找到小于ai的最大那一项,我们把它接到那个序列的后面。因为f是单调递增的,换句话说,我们找到x= max{x|f[x] < ai}, 把ai接到f[x]后面,得到f[x + 1] = ai,注意这样的x一定存在,因为f[0] = -∞。如果我们找到的x < m,则我们实际上更新了长度为(x + 1)的子序列的最后一项,因为显然有f[x + 1] >=  ai,我们把ai换过去,至少不会变差,这也正式我们保存每个长度“最好”的单调子序列的初衷。如果x == m,则实际上我们把子序列的长度(种类数)扩展到了(m + 1)。
最终结果是什么呢?是f那个列表的长度,也就是最终变化后的m值。
如果我们循环一个一个地看,这里就有O(m)的时间复杂度,但是因为有单调性的存在,我们可以利用二分查找算法来找到这样的x,所以这里时间复杂度是O(logm),因为m<=n,我们这里可以认为每次找到x的时间复杂度是O(logn),那么对于每个ai我们都如此做的时间复杂度就是O(nlogn)了。
我们得到了一个更快的算法。请思考如何找到具体一个子序列?(提示:仍然是“记录”决策,在找到x的时候记录就可以了。)
题解:
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,a[],f[],maxn;
int main()
{
memset(f,-,sizeof(f));
scanf("%d",&n);
for(int i=;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
for(int i=;i<=n;i++)
{
if(a[i]>f[maxn]) f[++maxn]=a[i];
else if(a[i]<f[maxn])
{
int l=,r=maxn;
while(l<=r)
{
int m=(l+r)/;
if(a[i]<f[m]) r=m-;
else if(a[i]==f[m]) break;
else l=m+;
}
if(f[l]>a[i]) f[l]=a[i];
}
}
printf("%d",maxn);
}

如果对你有所帮助,别忘了加好评哦;么么哒!!下次见!88

- > 动规讲解基础讲解七——最长单增子序列的更多相关文章

  1. 51nod 最长单增子序列(动态规划)

    最长单增子序列 (LIS Longest Increasing Subsequence)给定一个数列,从中删掉任意若干项剩余的序列叫做它的一个子序列,求它的最长的子序列,满足子序列中的元素是单调递增的 ...

  2. - > 动规讲解基础讲解五——最长公共子序列问题

    一些概念: (1)子序列: 一个序列A = a1,a2,……an,中任意删除若干项,剩余的序列叫做A的一个子序列.也可以认为是从序列A按原顺序保留任意若干项得到的序列. 例如:   对序列 1,3,5 ...

  3. - > 动规讲解基础讲解一——01背包(模板)

    作为动态规划的基础,01背包的思想在许多动规问题中会经常出现,so,熟练的掌握01背包的思路是极其重要的: 有n件物品,第i件物品(I = 1,2,3…n)的价值是vi, 重量是wi,我们有一个能承重 ...

  4. - > 动规讲解基础讲解六——编辑距离问题

    给定两个字符串S和T,对于T我们允许三种操作: (1) 在任意位置添加任意字符(2) 删除存在的任意字符(3) 修改任意字符 问最少操作多少次可以把字符串T变成S?  例如: S=  “ABCF”   ...

  5. - > 动规讲解基础讲解八——正整数分组

    将一堆正整数分为2组,要求2组的和相差最小.例如:1 2 3 4 5,将1 2 4分为1组,3 5分为1组,两组和相差1,是所有方案中相差最少的. 整数个数n<=100,所有整数的和<=1 ...

  6. - > 动规讲解基础讲解四——最大子段和问题

    给出一个整数数组a(正负数都有),如何找出一个连续子数组(可以一个都不取,那么结果为0),使得其中的和最大?   例如:-2,11,-4,13,-5,-2,和最大的子段为:11,-4,13.和为20. ...

  7. - > 动规讲解基础讲解四——矩阵取数

    给定一个m行n列的矩阵,矩阵每个元素是一个正整数,你现在在左上角(第一行第一列),你需要走到右下角(第m行,第n列),每次只能朝右或者下走到相邻的位置,不能走出矩阵.走过的数的总和作为你的得分,求最大 ...

  8. - > 动规讲解基础讲解三——混合背包(背包模板)

    将01背包,完全背包,和多重完全背包问题结合起来,那么就是混合三种背的问题 根据三种背包的思想,那么可以得到混合三种背包的问题可以这样子求解 for(int i=1; i<=N; ++i) if ...

  9. 最长公共子序列lcs 51nod1006

    推荐参考博客:动态规划基础篇之最长公共子序列问题 - CSDN博客  https://blog.csdn.net/lz161530245/article/details/76943991 个人觉得上面 ...

随机推荐

  1. springmvc中的web.xml配置(包含中文乱码解决)

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http:// ...

  2. 410 Split Array Largest Sum 分割数组的最大值

    给定一个非负整数数组和一个整数 m,你需要将这个数组分成 m 个非空的连续子数组.设计一个算法使得这 m 个子数组各自和的最大值最小.注意:数组长度 n 满足以下条件:    1 ≤ n ≤ 1000 ...

  3. 386 Lexicographical Numbers 字典序排数

    给定一个整数 n, 返回从 1 到 n 的字典顺序.例如,给定 n =1 3,返回 [1,10,11,12,13,2,3,4,5,6,7,8,9] .请尽可能的优化算法的时间复杂度和空间复杂度. 输入 ...

  4. QT开发之旅-Udp聊天室编程

    一.概要设计 登录对话框(继承自QDialog类)进行用户登录查询数据库用户是否存在,注册插入数据到用户表.用户表字段: (chatid int primary key, passwd varchar ...

  5. dede手机端首页点击文章内容、列表,却跳到pc端

    手机访问到手机端首页,点击列表.内容.图片等都跳到pc端,是什么原因? 查看m模板里面的index.html文件生成的代码是绝对路径(数字随机)13.html 而不是view.php?aid=13 解 ...

  6. rem布局进入页面样式错乱解决

    开发项目时候第一次遇到rem布局进入页面瞬间样式错乱问题: //该段js为rem布局应用 如10px = 0.1rem; (function(doc, win) { var docEl = doc.d ...

  7. StyleAI厚积薄发: Android网络图片数据传输

    在StyleAI上厚积了这么长时间,憋了这么久,本来想憋个更大的,不过还是薄发一次的好. 三.直接使用别人的工程 文章:Android学习之客户端上传图片到服务器 下载地址:https://downl ...

  8. ArrayAccess(数组式访问)

    实现该接口后,可以像访问数组一样访问对象. 接口摘要: ArrayAccess { abstract public boolean offsetExists ( mixed $offset ) abs ...

  9. Jquery 上一步、下一步及提交

    111 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <tit ...

  10. Python之实例属性和类属性

    参考原文 廖雪峰Python 实例属性和类属性 在前面已经说过由于Python是动态语言,可以根据类的实例绑定任何的属性. 给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者self变量绑定的: class S ...