LIS（最长的序列）和LCS(最长公共子）总结

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Given a binary tree, you need to find the length of Longest Consecutive Path in Binary Tree. Especially, this path can be either increasing or decreasing. For example, [1,2,3,4] and [4,3,2,1] are both considered valid, but the path [1,2,4,3] is not v…

LIS（最长的序列）和LCS(最长公共子）总结

LIS(最长递增子序列)和LCS(最长公共子序列)的总结最长公共子序列(LCS):O(n^2) 两个for循环让两个字符串按位的匹配:i in range(1, len1) j in range(1, len2) s1[i - 1] == s2[j - 1], dp[i][j] = dp[i - 1][j -1] + 1; s1[i - 1] != s2[j - 1], dp[i][j] = max (dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]); 初始化:dp[i][0] = dp…

最长上升序列 LCS LIS

子序列问题 (一)一个序列中的最长上升子序列(LISLIS) n2做法直接dp即可: ;i<=n;i++) { dp[i]=;//初始化 ;j<i;j++)//枚举i之前的每一个j ) //用if判断是否可以拼凑成上升子序列, //并且判断当前状态是否优于之前枚举 //过的所有状态,如果是,则↓ dp[i]=dp[j]+;//更新最优状态 } n2 上述的方法 dp定义为以第i个数字为结尾的最长上升子序列长度注意是以第i个数组为结尾而不是前i个!!!!!!!!!! (我目前学的线性dp一…

算法设计 - LCS 最长公共子序列&&最长公共子串 &&LIS 最长递增子序列

出处 http://segmentfault.com/blog/exploring/ 本章讲解:1. LCS(最长公共子序列)O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:2. 与之类似但不同的最长公共子串方法.最长公共子串用动态规划可实现O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:还可以进一步优化,用后缀数组的方法优化成线性时间O(nlogn):空间也可以用其他方法优化成线性.3.LIS(最长递增序列)DP方法可实现O(n^2)的时间复杂度,进一步优化最佳可达到O(nlogn)…

(LIS)最长上升序列（DP+二分优化）

求一个数列的最长上升序列动态规划法:O(n^2) //DP int LIS(int a[], int n) { int DP[n]; int Cnt=-1; memset(DP, 0, sizeof(DP)); for(int i=0; i<n; i++ ) { for(int j=0; j<i; j++ ) { if( a[i]>a[j] ) { DP[i] = max(DP[i], DP[j]+1); Cnt = max(DP[i], Cnt);//记录最长序列所含元素的个数 }…

XHXJ's LIS HDU - 4352 最长递增序列&数位dp

代码+题解: 1 //题意: 2 //输出在区间[li,ri]中有多少个数是满足这个要求的:这个数的最长递增序列长度等于k 3 //注意是最长序列,可不是子串.子序列是不用紧挨着的 4 // 5 //题解: 6 //很明显前面最长递增序列的长度会影响到后面判断,而且还要注意我们要采用哪种求最长递增序列的方式(一共有两种, 7 //一种复杂度为nlog(n),另一种是n^2),这里我才采用的是nlog(n)的. 8 // 9 //算法思想: 10 //定义d[k]: 11 //长度为k的上升子序列…