题目大意:求一个数列的最长上升子序列(严格上升)。

解题思路:

方法一:O(n^2)

dp[i]:表示处理到第i个位置,序列的最长上升子序列末尾为i的长度; a[]数组存储原序列

dp[i] = max{dp[j]+1},a[i]>a[j],0≤j≤i

方法二:O(nlogn)

复杂度降低其实是因为这个算法里面用到了二分搜索。本来有N个数要处理是O(n),每次计算要查找N次还是O(n),一共就是O(n^2);现在搜索换成了O(logn)的二分搜索,总的复杂度就变为O(nlogn)了。

这个算法的具体操作如下:

开一个栈,每次取栈顶元素top和读到的元素temp做比较,如果temp > top 则将temp入栈;如果temp < top则二分查找栈中的比temp大的第1个数,并用temp替换它。最长序列长度即为栈的大小top。

道理:对于数列中的a[i] 和a[j] ,i < j , 假设a[ i ]已在栈stap中,a[ j ] 未在栈中,这时读到元素a[ j ] , 如果a[ j ] < a[ i ](此时a[j]必然小于栈顶元素), 将a[j]与 a[i] 互换,此时这个栈的大小没有变化,但这个栈的“潜力”变大了,因为如果存在a[ j ] < a[ z ] < a[ i ] (i < j < z) ,当a[ i ]为栈顶元素时,a[ j ] 替换 a[ i ]后成为栈顶元素,此后在读到a[ z  ] 时就能把a[z] 压入栈,栈的大小就增加 1 , 即最长上升子序列长度就增加了1。

举例:原序列为1,5,8,3,6,7

栈为1,5,8,此时读到3,用3替换5,得到1,3,8; 再读6,用6替换8,得到1,3,6;再读7,得到最终栈为1,3,6,7。最长递增子序列为长度4。

请看代码:

#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<algorithm>
#include<cmath>
using namespace std ;
const int MAXN = 1e3 + 5 ;
int s[MAXN] ;
int dp[MAXN] ;
int n ;
int stap[MAXN] ;
int top ;
void init()
{
int i , j ;
for(i = 1 ; i <= n ; i ++)
{
scanf("%d" , &s[i]) ;
}
}
void solve() // O(n^2) 算法
{
int i , j ;
dp[1] = 1 ;
for(i = 2 ; i <= n ; i ++)
{
dp[i] = 1 ;
for(j = 1 ; j < i ; j ++)
{
if(s[i] > s[j] && dp[i] < dp[j] + 1)
{
dp[i] = dp[j] + 1 ;
}
}
}
int MAX = -1 ;
for(i = 1 ; i <= n ; i ++)
{
if(MAX < dp[i])
MAX = dp[i] ;
}
printf("%d\n" , MAX) ;
} void solve2() // O(n log n) 算法
{
top = 0 ;
stap[++ top] = s[1] ;
int i ;
for(i = 2 ; i <= n ; i ++)
{
if(s[i] > stap[top])
{
stap[++ top] = s[i] ;
}
else if(s[i] < stap[top])
{
int left , right , mid ;
left = 1 ;
right = top ;
while (left < right)
{
mid = (left + right) / 2 ;
if(stap[mid] < s[i])
{
left = mid + 1 ;
}
else if(stap[mid] == s[i])
{
break ;
}
else
{
right = mid ; // 注意不是 mid - 1 !!
}
}
mid = (left + right) / 2 ;
stap[mid] = s[i] ;
}
}
printf("%d\n" , top) ;
}
int main()
{
while (scanf("%d" , &n) != EOF)
{
init() ;
//solve() ;
solve2() ;
}
return 0 ;
}

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