链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1069 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=87813#problem/E 代码: ///此题目考察到动态规划里的最长有序子序列 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<math.h> #include<queue> #include<a…

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1069      Monkey and Banana Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 1069 Description A group of researchers are designing an experiment to test…

#include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<vector> using namespace std; const int INF=0x3f3f3f3f; struct node{ int l,s,h; }; vector<node>v; //按照长宽排序 bool cmp(node a,node b) { if(a.l==b.l) return a.s<…

一组研究人员正在设计一项实验,以测试猴子的智商.他们将挂香蕉在建筑物的屋顶,同时,提供一些砖块给这些猴子.如果猴子足够聪明,它应当能够通过合理的放置一些砖块建立一个塔,并爬上去吃他们最喜欢的香蕉.   研究人员有n种类型的砖块,每种类型的砖块都有无限个.第i块砖块的长宽高分别用xi,yi,zi来表示. 同时,由于砖块是可以旋转的,每个砖块的3条边可以组成6种不同的长宽高.   在构建塔时,当且仅当A砖块的长和宽都分别小于B砖块的长和宽时,A砖块才能放到B砖块的上面,因为必须留有一些空间让猴子来踩…

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,其子序列共有2的n次方个,这样的话这种算法的时间复杂度就为指数级 了,这显然不太适合用于序列很长的求解了. 解法二:既然学到了动态规划,就来看看能否用动态规划的思想来解决这个问题.要使用动态规划,必须满足两个条 件:有最优子结构和重叠子问题.为了便于学习,我们先来了解下这两个概念. 如果问题的一个最…

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) . ********************************************************************************* 先回顾经典的O(n^2)的动态规划算法: 设a[t]表示序列中的第t个数,dp[t]表示从1到t这一段中以t结尾的最长上升子序列的长度,初始时设dp[…

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…

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.这个问题被我们称为最长公共子序列问题. 与求最长递增子序列一样,我们首先将原问题分割成一些子问题,我们用 dp[i][j]表示 S1 中前 i 个字符与 S2 中前 j 个字符分别组成的两个前缀字符串的最长公共子串长度. 显然的,当 i. j 较小时我们可以直接得出答案,如 dp[0][j]必等于 0.那么,假设我…

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.…

最长上升子序列LIS问题属于动态规划的初级问题,用纯动态规划的方法来求解的时间复杂度是O(n^2).但是如果加上二叉搜索的方法,那么时间复杂度可以降到nlog(n).  具体分析参考:http://blog.chinaunix.net/uid-26548237-id-3757779.html 代码: #include <iostream> using namespace std; int LIS_nlogn(int *arr, int len) { int *LIS = new int[len…