2188 最长上升子序列 时间限制: 1 s 空间限制: 32000 KB 题目等级 : 钻石 Diamond 题目描述 Description LIS问题是最经典的动态规划基础问题之一.如果要求一个满足一定条件的最长上升子序列,你还能解决吗? 给出一个长度为N整数序列,请求出它的包含第K个元素的最长上升子序列. 例如:对于长度为6的序列<2,7,3,4,8,5>,它的最长上升子序列为<2,3,4,5>,但如果限制一定要包含第2个元素,那么满足此要求的最长上升子序列就只能是<

http://codeforces.com/problemset/problem/629/D 题目大意: 我第一反应就是求最长上升子序列和  但是数值太大了  不能直接dp求  可以用线段树优化一下 #include<stdio.h> #include<string.h> #include<stdio.h> #include<math.h> #include<iostream> #include<algorithm> using na

题目:codevs 1576 最长严格上升子序列 链接:http://codevs.cn/problem/1576/ 优化的地方是 1到i-1 中最大的 f[j]值,并且A[j]<A[i] .根据数星星的经验,一个点一个点更新可以解决1到i-1的问题,然后线段树是维护最大值,那么A[j]<A[i]的条件就用查询区间保证,即查询:1到A[i]的f[i]最大值.为了不溢出,因此需要离散化. 附代码: #include<cstdio> #include<algorithm>

Given an unsorted array of integers, find the length of longest increasing subsequence. For example,Given [10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18],The longest increasing subsequence is [2, 3, 7, 101], therefore the length is 4. Note that there may be more than o

分析: 最长不降子序列,n很大o(n^2)肯定超,想到了小明序列那个题用线段树维护前面的最大值即可 该题也可用二分搜索来做. 注意问题输出时的坑,路复数后加s #include <map> #include <set> #include <list> #include <cmath> #include <queue> #include <stack> #include <cstdio> #include <vecto

nlogn版最长递增子序列.线段树.(其实常数蛮大的....) #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> #define maxn 50050 using namespace std; ],rs[maxn<<],val[maxn<<],root,tot=; struct pnt { int id,val; }p[maxn]; bool cmp(pnt x,pnt y) { i

51nod 1376 最长递增子序列的数量 数组A包含N个整数(可能包含相同的值).设S为A的子序列且S中的元素是递增的,则S为A的递增子序列.如果S的长度是所有递增子序列中最长的,则称S为A的最长递增子序列(LIS).A的LIS可能有很多个.例如A为:{1 3 2 0 4},1 3 4,1 2 4均为A的LIS.给出数组A,求A的LIS有多少个.由于数量很大,输出Mod 1000000007的结果即可.相同的数字在不同的位置,算作不同的,例如 {1 1 2} 答案为2.   Input 第1行

题目链接:http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1376 1376 最长递增子序列的数量 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 160 难度:6级算法题 收藏 关注 数组A包含N个整数(可能包含相同的值).设S为A的子序列且S中的元素是递增的,则S为A的递增子序列.如果S的长度是所有递增子序列中最长的,则称S为A的最长递增子序列(LIS).A的LIS可能有很多个.例如A为:{1 3 2 0

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. ------------------------------------------

题目: 输出最长递增子序列的长度,如输入 4 2 3 1 5 6,输出 4 (因为 2 3 5 6组成了最长递增子序列). 暴力破解法:这种方法很简单,两层for循环搞定,时间复杂度是O(N2). 动态规划:之前我们使用动态规划去解决一般是创建一维数组或者二维数组来构建出dp表,利用之前的历史上dp表中的值进行相关的处理求解出这个过程中的几个最大值,最小值,然后相加减来得出dp表的当前元素的值,所以我们会想,先创建一个一维数组,因为数组中选择的元素的范围在进行变化,所以dp表表示的值为截取到当前

1.题目描述     给定数组arr,返回arr的最长递增子序列. 2.举例     arr={2,1,5,3,6,4,8,9,7},返回的最长递增子序列为{1,3,4,8,9}. 3.解答     本期主要从动态规划和二分法两个方向来求解最长递增子序列问题. 3.1 动态规划求解最长递增子序列     先介绍时间复杂度为O(N^2^)的方法,具体过程如下: 生成数组dp,dp[i]表示在以arr[i]这个数结尾的情况下,arr[0-i]中的最大递增子序列长度. 对第一个数arr[0]来说,令d

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>&

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.

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

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

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

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 <= Sii <= 10^9) Output 输出最长递增子序列的长度. Sample Input 8 5 1 6 8 2 4 5 10 Sample Output 5

题目描述与背景介绍 背景题目: [674. 最长连续递增序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-continuous-increasing-subsequence/ [300. 最长递增子序列]https://leetcode-cn.com/problems/longest-increasing-subsequence/ 这两个都是DP的经典题目,674比较简单. 代码: class Solution { public int findLength

原题链接:1134 最长递增子序列 题目分析:长度为  的数列  有多达  个子序列,但我们应用动态规划法仍可以很高效地求出最长递增子序列().这里介绍两种方法. 先考虑用下列变量设计动态规划的算法.这里设输入数列的第一个数为  . 一位数组, 为由  到  中的部分元素构成且最后选择了  的  的长度. 一位数组, 为由  到  中的部分元素构成且最后选择了  的  的倒数第二个元素的位置(记录当前以得出的最长递增子序列中,各元素前面一个元素的位置) 有了这些变量,动态规划法求  的算法便可以

题目: 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. Input示例 8 5 1 6 8 2 4 5 10 Output示例 5 分析: 令

i 0 1 2 3 4 5 6 7 8 a[i] 1 4 7 2 5 8 3 6 9 lis[i] 1 2 3 2 3 4 3 4 5 时间复杂度为n^2的算法: //求最长递增子序列 //2019/2/28 #include<iostream> using namespace std; int LIS(int a[],int N) { ] = {}; ;i<N;i++)//给每一个数的lis赋初值为1 { lis[i]=; } ;i<N;i++) { ;j<i;j++) {