最长上升子序列 时间限制: 10 Sec   内存限制:128 MB 题目描述 给定一个序列,初始为空.现在我们将1到N的数字插入到序列中,每次将一个数字插入到一个特定的位置.我们想知道此时最长上升子序列长度是多少? 输入 第一行一个整数N,表示我们要将1到N插入序列中,接下是N个数字,第k个数字Xk,表示我们将k插入到位置Xk(0<=Xk<=k-1,1<=k<=N) 输出 1行,表示最长上升子序列的长度是多少. 样例输入 3 0 0 2 样例输出 2 提示 100%的数据 n&l

题目:[NOIP1999]拦截导弹 问题编号:217 题目描述 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高于前一发的高度.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. 输入格式 输入数据为两行, 第一行为导弹的数目N(n<=1000) 第二行导弹依次飞来的高度,所有高度值均为不大于30000的正整数. 输出格式 输出只有一行是这套系

之前讲到过求最长非降子序列的O(N^2)解法. 链接 这次在原来的基础上介绍一下N*logN解法. 该解法主要是维护一个数组minValue,minValue[i]表示最长上身子序列长度为i的数的最小值. 代码如下: #include <iostream> using namespace std; #define inf (1<<29) const int maxn = 100100; int n, a[maxn], minValue[maxn]; int getIndex(int

问题 K: [动态规划]拦截导弹 时间限制: 1 Sec  内存限制: 256 MB提交: 39  解决: 10[提交][状态][讨论版] 题目描述 张琪曼:“老师,修罗场是什么?” 墨老师:“修罗是佛家用语,修罗毕生以战斗为目标,修罗场指的是他们之间的死斗坑,人们通常用‘修罗场’来形容惨烈的战场.后来又引申出‘一个人在困境中做绝死奋斗’的意思.所以,这其实也在暗示我们,即使是身处绝境,也不要放弃奋斗.再说了,情况其实没有这么糟糕,因为我们最新的导弹拦截系统已经研制好了.” 魔法世界为了防御修罗

题目描述: 给你一个数组 nums,请你从中抽取一个子序列,满足该子序列的元素之和 严格 大于未包含在该子序列中的各元素之和. 如果存在多个解决方案,只需返回 长度最小 的子序列.如果仍然有多个解决方案,则返回 元素之和最大 的子序列. 与子数组不同的地方在于,「数组的子序列」不强调元素在原数组中的连续性,也就是说,它可以通过从数组中分离一些(也可能不分离)元素得到. 注意,题目数据保证满足所有约束条件的解决方案是 唯一 的.同时,返回的答案应当按 非递增顺序 排列. 示例代码: 输入:nums

算法新手,刷力扣遇到这题,搞了半天终于搞懂了,来这记录一下,欢迎大家交流指点. 题目描述: 给你一个整数数组 nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度. 子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序.例如,[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列. 解法一:暴力递归 不解释,先暴力搞一下.(时间复杂度O(n^3),不行) 1 class Solution { 2 public: 3 int l(vector<int>&

原博文:传送门 最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence) 下面我们简记为 LIS. 定义d[k]:长度为k的上升子序列的最末元素,若有多个长度为k的上升子序列,则记录最小的那个最末元素.注意d中元素是单调递增的,下面要用到这个性质.首先len = 1,d[1] = a[1],然后对a[i]:若a[i]>d[len],那么len++,d[len] = a[i];否则,我们要从d[1]到d[len-1]中找到一个j,满足d[j-1]<a[i]<d[j],

转自:点击打开链接 最长递增子序列,Longest Increasing Subsequence 下面我们简记为 LIS. 排序+LCS算法 以及 DP算法就忽略了,这两个太容易理解了. 假设存在一个序列d[1..9] = 2 1 5 3 6 4 8 9 7,可以看出来它的LIS长度为5. 下面一步一步试着找出它. 我们定义一个序列B,然后令 i = 1 to 9 逐个考察这个序列. 此外,我们用一个变量Len来记录现在最长算到多少了 首先,把d[1]有序地放到B里,令B[1] = 2,就是说当

这次我们来讲解一个叫做"最长非下降子序列"的问题及他的O(n^2)解法. 首先我们来描述一下什么是"最长非下降子序列". 给你一个长度为n的数组a,在数组a中顺序找到最多的元素(这些元素的顺序不能乱,但是可以不连续),使得这些找出的元素最多,同时要保证找出的元素的数列中前面的元素要小于等于后面的元素,则这些元素组成的一个新的数组就是这个数组的最长非下降子序列. 符合这样的一个要求的问题就是"最长非下降子序列"问题.其中最重要的就是前一个元素的值要

关于最长递增子序列时间复杂度O(n^2)的实现方法在博客http://blog.csdn.net/iniegang/article/details/47379873(最长递增子序列 Java实现)中已经做了实现,但是这种方法时间复杂度太高,查阅相关资料后我发现有人提出的算法可以将时间复杂度降低为O(nlogn),这种算法的核心思想就是替换(二分法替换),以下为我对这中算法的理解: 假设随机生成的一个具有10个元素的数组arrayIn[1-10]如[2, 3, 3, 4, 7, 3, 1, 6,

非降序列(Increasing Sequence)例如: (1) 完全递增型序列:S={1,3,6,7,9} (2) 部分存在等于的序列:S={1,3,3,6,9} S的非降子序列:由原序列S的元素组成的(且保持元素之间的顺序不变的)组成的序列. 例如S={5,4,7,1,8,6}的子序列包括: 1个元素的:{5},{4},{7},{1},{8},{6} 等6个子序列 2个元素的:{5,7},{5,8},{5,6},{4,7},{4,8},{4,6},{7,8},{1, 8},{1,6} 等 3

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客:http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 贪心 日期 题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-subsequence-in-non-increasing-order/ 题目描述 给你一个数组 nums,请你从中抽取一个子序列,满足该子序列的元素之和 严格 大于未包含在该子序列中的各元素之和. 如果存在多个解决方案,只需返回 长度最小 的子序列

Constructing Roads In JGShining's Kingdom Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 27358    Accepted Submission(s): 7782 Problem Description JGShining's kingdom consists of 2n(n is no mor

题目链接 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 输出最长递增子序列的长度. ------------------------------------------

首先介绍一下LIS和LCS的DP解法O(N^2) LCS:两个有序序列a和b,求他们公共子序列的最大长度 我们定义一个数组DP[i][j],表示的是a的前i项和b的前j项的最大公共子序列的长度,那么由于是用迭代法,所以计算DP[i][j]前,DP[i-1][j]和DP[i][j-1]就都已经计算出来了,不难理解就可以得出状态转移方程: DP[i][j]  = DP[i-1][j-1] + 1;   如果a[i] == b[j] MAX(DP[i-1][j], DP[i][j-1])  如果a[i

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

o(n^2)解法就不赘述了,直接解释o(nlogn)解法 LIS最长递增子序列: 先明确一个结论:在长度最大为len的递增序列里若末尾元素越小,该递增序列越容易和后面的子序列构造出一个更长的递增子序列.也即认为,长度为len的递增子序列中末尾元素最小的那种最需要保留.我们不妨称这个目前找到序列为到目前为止的 最优序列. 因此设置一个数组lis[i]其中 i 表示此时最大递增序列的长度,数组值表示此时达到 i 的最优序列(也即 长度为len的递增子序列中末尾元素最小的那种)的末尾元素. 那么此时只

最长单调递增子序列 解题思想:动态规划 1.解法1(n2) 状态:d[i] = 长度为i+1的递增子序列的长度 状态转移方程:dp[i] = max(dp[j]+1, dp[i]); 分析:最开始把dp数组初始化为1,然后从前往后考虑数列的元素,对于每个aj,如果a[i] > a[j],就用dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)进行更新,再从dp数组中找出最大值即为结果 举例:abklmncdefg    dp[0] = 1; dp[1] = 2; dp[2] = 3; dp

描述: 7 1 7 3 5 9 4 8 输出4 最长递增子序列为1 3 5 9,不必连续. 解法: 三种思路: 转化为最长公共子序列(n^2),动态规划(n^2),不知叫什么解法(nlogn). 解法一:转化 先排序nlogn,在最长公共子序列 解法二:动态规划 dp[i]定义为,以此数为终点的最长递增子序列, 则dp[i] = dp[j] + 1,且dp <- max(dp[0] .. dp[i - 1]), a[i] > a[j] 注意处理边界条件,如果不存在dp[i],则赋值为1,得:

解法 1. 假设在目标数组 array[] 的前 i 个元素中, 最长递增子序列的长度为 LIS[i] 那么状态转移方程为 LIS[i] = max(1, LIS[k]+1) array[i+1] > array[k], for any k <= i 按照这个动规的思路, 每次求 LIS[i] 是都要遍历 LIS[0] ~ LIS[i] 时间复杂度为 o(n^2) 2. (1) 是一个比较一般性的解法. 考虑下面一个例子 目标序列为 1, -1, 2, -3, 4, -5, 6, 当 i =

题目意思: 给长度为n(n<=2000)的数字串,数字只能为1或者2,可以将其中一段区间[l,r]翻转,求翻转后的最长非递减子序列长度. 题解:求出1的前缀和,2的后缀和,以及区间[i,j]的最长不递增子序列. f[i][j][0]表示区间i-j以1结尾的最长不递增子序列: f[i][j][1]表示区间i-j以2结尾的最长不递增子序列,显然是区间i-j 2的个数: 所以转移方程为: f[i][j][1] = f[i][j-1][1] + (a[j]==2);   f[i][j][0] = max