动态规划初步--最长上升子序列(LIS)

一.问题有一个长为n的数列 a0,a1,a2...,an-1a.请求出这个序列中最长的上升子序列的长度和对应的子序列.上升子序列指的是对任意的i < j都满足ai < aj的子序列. 二.思路如果i < j且ai < aj则认为ai到aj存在有向边,由于一个数不可能直接或间接的指向自己,所以是一个有向无环图.但是,在这里我们并不需要真正的建立图.我们可以用动态规划来做,对于状态的设定有多种方式. 三.代码实现 1.将dp[i]表示以ai结束的最长上升子序列,当j < i且…

动态规划之一最长上升子序列LIS

//最长上升子序列 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int maxn = 10100; int a[maxn],dp[maxn]; int n,k; //a[] 保存原始数据 //dp[i] 表示原始数中以i结尾的上升子序列的长度 int res() { dp[0] = 1; int max = 0; for(int i = 1;i<n;i++) for(int j = 0;j&l…

动态规划(DP)，最长递增子序列(LIS)

题目链接:http://poj.org/problem?id=2533 解题报告: 状态转移方程: dp[i]表示以a[i]为结尾的LIS长度状态转移方程: dp[0]=1; dp[i]=max(dp[k])+1,(k<i),(a[k]<a[i]) #include <stdio.h> #define MAX 1005 int a[MAX];///存数据 int dp[MAX];///dp[i]表示以a[i]为结尾的最长递增子序列(LIS)的长度 int main() { int…

2.16 最长递增子序列 LIS

[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/dp-of-LIS.html [分析] 思路一:设序列为A,对序列进行排序后得到B,那么A的最长递增子序列LIS就是序列A和B的最长公共子序列LCS,即LIS(A) = LCS(A,B).时间复杂度为n^2. 思路二:动态规划.时间复杂度为n^2,可以进一步优化为n^lgn. [代码] C++ Code 1234567891011121314151617181920212223242526272829303…

最长回文子序列LCS，最长递增子序列LIS及相互联系

最长公共子序列LCS Lintcode 77. 最长公共子序列 LCS问题是求两个字符串的最长公共子序列 \[ dp[i][j] = \left\{\begin{matrix} & max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]), s[i] != s[j]\\ & dp[i-1][j-1] + 1, s[i] == s[j] \end{matrix}\right. \] 许多问题可以变形为LCS问题以求解 class Solution { public: /** * @param…

最长上升子序列LIS（51nod1134）

1134 最长递增子序列基准时间限制:1 秒空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题收藏关注给出长度为N的数组,找出这个数组的最长递增子序列.(递增子序列是指,子序列的元素是递增的) 例如:5 1 6 8 2 4 5 10,最长递增子序列是1 2 4 5 10. Input 第1行:1个数N,N为序列的长度(2 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:每行1个数,对应序列的元素(-10^9 <= S[i] <= 10^9) Output 输…

【部分转载】：【lower_bound、upperbound讲解、二分查找、最长上升子序列(LIS)、最长下降子序列模版】

二分 lower_bound lower_bound()在一个区间内进行二分查找,返回第一个大于等于目标值的位置(地址) upper_bound upper_bound()与lower_bound()的主要区别在于前者返回第一个大于目标值的位置 int lowerBound(int x){ int l=1,r=n; while(l<=r){ int mid=(l+r)>>1; if (x>g[mid]) l=mid+1; else r=mid-1; } return l; } in…

题解最长上升子序列 LIS

最长上升子序列 LIS Description 给出一个 1 ∼ n (n ≤ 10^5) 的排列 P 求其最长上升子序列长度 Input 第一行一个正整数n,表示序列中整数个数: 第二行是空格隔开的n个整数组成的序列. Output 最长上升子序列的长度 Sample Input 7 1 7 3 5 9 4 8 Sample Output 4 解析这题\(O\)(\(n^2\))很容易就能想到, 然而,\(1e5\)却会炸掉.... 所以,考虑二分. 我们维护一个类似于栈的数组\(q\)(其…

一个数组求其最长递增子序列(LIS)

一个数组求其最长递增子序列(LIS) 例如数组{3, 1, 4, 2, 3, 9, 4, 6}的LIS是{1, 2, 3, 4, 6},长度为5,假设数组长度为N,求数组的LIS的长度, 需要一个额外的数组 LIS 来记录长度从1 到 n 慢慢变长求解的过程中对应长度的最长递增子序列的最小的末尾元素解决方法长度为1时 {3}: 将3放入LIS中,表示长度为1的时候,{3}数组的最长递增子序列的最小微元素 LIS:{3} 只有一个元素,所以最长递增子序列就是 {3},最长递增子序列的最…

1. 线性DP 300. 最长上升子序列 (LIS)

最经典单串: 300. 最长上升子序列 (LIS) https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/submissions/ //GO //经典DP 线性DP //dp[i] 那么 nums[i] 必然要大于 nums[j],才能将 nums[i] 放在nums[j] 后面以形成更长的上升子序列. func lengthOfLIS(nums []int) int { if len(nums) <= 1{ return…

动态规划：最长上升子序列（LIS）

转载请注明原文地址:http://www.cnblogs.com/GodA/p/5180560.html 学习动态规划问题(DP问题)中,其中有一个知识点叫最长上升子序列(longest increasing subsequence),也可以叫最长非降序子序列,简称LIS.简单说一下自己的心得. 我们都知道,动态规划的一个特点就是当前解可以由上一个阶段的解推出, 由此,把我们要求的问题简化成一个更小的子问题.子问题具有相同的求解方式,只不过是规模小了而已.最长上升子序列就符合这一特性.我们要求…

动态规划——最长上升子序列LIS及模板

LIS定义一个数的序列bi,当b1 < b2 < … < bS的时候,我们称这个序列是上升的.对于给定的一个序列(a1, a2, …, aN),我们可以得到一些上升的子序列(ai1, ai2, …, aiK),这里1 <= i1 < i2 < … < iK <= N.比如,对于序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8),有它的一些上升子序列,如(1, 7), (3, 4, 8)等等.这些子序列中最长的长度是4,比如子序列(1, 3, 5, 8). 求解…

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 2,...aim},其中下标 i1.i2…im保持递增,即新数列中的各个数之间依旧保持原数列中的先后顺序,那么我们称新的序列{ai1, ai 2,...aim}为原序列的一个子序列.若在子序列中,当下标 ix > iy时,aix > aiy,那么我们称这个子序列为原序列的一个递增子序列.最长递增子…

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,即新数列中的各个数之间依旧保持原数列中的先后顺序,那么我们称新的序列{ai1,ai2,...,aim}为原序列的一个子序列.若在子序列中,当下标ix > iy时,aix > aiy,那么我们称这个子序列为原序列的一个递增子序列.最长递增子序列问题,就是在一个给定的原序列中,求得最长递增子序列长度.…

动态规划-最长上升子序列(LIS)

时间复杂度为〇(nlogn)的算法,下面就来看看. 我们再举一个例子:有以下序列A[]=3 1 2 6 4 5 10 7,求LIS长度. 我们定义一个B[i]来储存可能的排序序列,len为LIS长度.我们依次把A[i]有序地放进B[i]里.(为了方便,i的范围就从1~n表示第i个数) A[1]=3,把3放进B[1],此时B[1]=3,此时len=1,最小末尾是3 A[2]=1,因为1比3小,所以可以把B[1]中的3替换为1,此时B[1]=1,此时len=1,最小末尾是1 A[3]=2,2大于1,…

【动态规划】最长上升子序列（LIS）

今天看了<挑战程序设计竞赛>的动态规划部分,感觉对以前一些知其然却不知其所以然的问题有了更好的理解,先整理一部分. 题意: 有一个长为n的数列a0,a1,a2,...,an .请求出这个序列中最长的上升子序列的长度.上升子序列指的是对于任意的i<j都满足ai<aj的子序列. 分析: 设dp[i]为第i个下标之前的子串中最长上升子序列长度.得到递推关系式,时间复杂度O(n2). dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) (a[i] > a[j]) 代码: #i…

动态规划--最长上升子序列(LIS)的长度

l例如:对于[3,1,4,2,5],最长上升子序列的长度是3 arr = [3,1,4,5,9,2,6,5,0] def lis(arr): #dp[i]表示第i个位置的值为尾的数组的最长递增子序列的长度 #初始化数组,假定数组中每个值的最长子序列就是它自己,即都是1 dp = [1 for _ in range(len(arr))] #遍历数组 for i in range(len(arr)): #当遍历到第i个位置时,再依次从0开始遍历到 for j in range(i): #如果第i个位…

Python动态规划求解最长递增子序列（LIS）

原始代码错误,移步博客查看O(N^2)及优化的O(N*logN)的实现:每天一道编程题--最长递增子序列…

动态规划之最长递增子序列（LIS）

在一个已知的序列{ a1,a2,……am}中,取出若干数组成新的序列{ ai1, ai2,…… aim},其中下标 i1,i2, ……im保持递增,即新数列中的各个数之间依旧保持原数列中的先后顺序,那么称{ ai1, ai2,……aim}为原序列的一个子序列.若在子序列中,当下标 ix > iy时,aix > aiy,那么称其为原序列的一个递增子序列.最长递增子序列问题就是在一个给定的原序列中,求得其最长递增子序列的长度. 求最长递增子序列的递推公式为: …

hdu1257最少拦截系统动态规划（最长递增子序列（LIS））

Problem Description 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统.但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能超过前一发的高度.某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭.由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹.怎么办呢?多搞几套系统呗!你说说倒蛮容易,成本呢?成本是个大问题啊.所以俺就到这里来求救了,请帮助计算一下最少需要多少套拦截系统. Input 输入若干组数据.每组数据包括:导弹总个数(正…

编程之美最长递增子序列 LIS

1. O(N*logN) 解法先对序列排序, 然后寻找两个序列的最长公共子序列 2. O(N*N) 的动态规划解法令 LIST[i] 表示以 i 为结尾的最长子序列的长度, 那么 LIST[J] = MAX(LIST[I]+1), J > I 3. O(N*logN) 的动态规划解法 (需要 O(N) 的空间复杂度) 设置一个数组 B[], 记录 B[] 记录长度为 i 的 LIS 的末尾元素, 向 B 中插入数据使用二分插入, 即可实现 N*logN 的时间复杂度方法很是奇妙…

leetcode-最长上升子序列LIS

转载原文地址:http://www.cnblogs.com/GodA/p/5180560.html 给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度. 示例: 输入: [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出: 4 解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4. 说明: 可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可. 你算法的时间复杂度应该为 O(n2) . 进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗? 第一种方法:动态规划.…