//vue3优化版(回头我会完善下算法思路) function getSequence(arr) { const p = arr.slice() const result = [0] let i, j, u, v, c const len = arr.length for (i = 0; i < len; i++) { const arrI = arr[i] if (arrI !== 0) { j = result[result.length - 1] if (arr[j] < arrI) {

问题:给定一组数 a0,a0,....,an-1. 求该序列的最长递增(递减)序列的长度. 最长递增子序列长度的求法有O(n^2)和O(nlogn)两种算法. 1.复杂度为O(n^2)的算法. 设L[i]表示以a[i]结尾的最长递增子序列的长度.则ans=max{L[1],...,L[n]};当i=1时,显然长度为1,即L[1]=1;L[i]的递归方程如下: L[i]=max{L[j]}+1  (j<i且a[j]<a[i]). 于是可以采用自底向上来计算L[2]...L[n]. #define

一,    最长递增子序列问题的描述 设L=<a1,a2,…,an>是n个不同的实数的序列,L的递增子序列是这样一个子序列Lin=<aK1,ak2,…,akm>,其中k1<k2<…<km且aK1<ak2<…<akm.求最大的m值.   二,算法:动态规划法:O(n^2) 设f(i)表示L中以ai为末元素的最长递增子序列的长度.则有如下的递推方程: 这个递推方程的意思是,在求以ai为末元素的最长递增子序列时,找到所有序号在L前面且小于ai的元素aj

  Description A numeric sequence of ai is ordered if a1 < a2 < ... < aN. Let the subsequence of the given numeric sequence (a1, a2, ..., aN) be any sequence (ai1, ai2, ..., aiK), where 1 <= i1 < i2 < ... < iK <= N. For example, seq

题目:http://acm.hunnu.edu.cn/online/?action=problem&type=show&id=11313 湖师大的比赛,见我的另一篇水题题解,这里要说的是我YY出来的C题,无重复元素序列的最长公共子序列. 用常规的做法会超时,于是我YY出来一个方法,记录第一组各个数字的位置,读取第二组,把第一组出现的相同数字的位置放入序列,没出现就不放...然后就转成LIS题目了... 具体用例子来说明下,比如两个序列 3 2 1 5 4 2 1 5 4 3 很明显,LCS

题目的意思是给定k个盒子,每个盒子的维度有n dimension 问最多有多少个盒子能够依次嵌套 但是这个嵌套的规则有点特殊,两个盒子,D = (d1,d2,...dn) ,E = (e1,e2...en) 只要盒子D的任意全排列,小于盒子E,那么就说明 盒子D能放入盒子E中,其实就是将两个盒子的维度排序,如果前一个盒子的维度依次小于后一个盒子,那么就说明前一个盒子能放入后一个盒子中 这个题目能够转化为最长递增子序列. 首先将盒子的维度从小到大排序,然后将k个盒子,按照排序后的第一维度从小到大排

Given an unsorted array of integers, find the number of longest increasing subsequence. Example 1: Input: [1,3,5,4,7] Output: 2 Explanation: The two longest increasing subsequence are [1, 3, 4, 7] and [1, 3, 5, 7]. Example 2: Input: [2,2,2,2,2] Outpu

题目链接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=68553#problem/B 题目要求: Wavio是一个整数序列,具有以下特性: 1.Wavio序列的长度是奇数, 即 L = 2 * n + 1; 2.Wavio序列前 n+1 个整数是递增序列 3.Wavio序列后 n+1 个整数是递减序列 如示例 1 2 3 4 5 4 3 2 1 10 最长的 Wavio序列 为 1 2 3 4 5 4 3 2 1 ,所以答案为9 题

最长递增序列 给定一个未经排序的整数数组,找到最长且连续的的递增序列. 示例 1: 输入: [1,3,5,4,7] 输出: 3 解释: 最长连续递增序列是 [1,3,5], 长度为3. 尽管 [1,3,5,7] 也是升序的子序列, 但它不是连续的,因为5和7在原数组里被4隔开. 示例 2: 输入: [2,2,2,2,2] 输出: 1 解释: 最长连续递增序列是 [2], 长度为1. 注意:数组长度不会超过10000. 思路 class Solution { public int findLeng

Given an unsorted array of integers, find the number of longest increasing subsequence. Example 1: Input: [1,3,5,4,7] Output: 2 Explanation: The two longest increasing subsequence are [1, 3, 4, 7] and [1, 3, 5, 7]. Example 2: Input: [2,2,2,2,2] Outpu

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

Monkey and Banana Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 6866 Accepted Submission(s): 3516 Problem Description A group of researchers are designing an experiment to test the IQ of a monkey

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],

一.最长公共子序列 经典的动态规划问题,大概的陈述如下: 给定两个序列a1,a2,a3,a4,a5,a6......和b1,b2,b3,b4,b5,b6.......,要求这样的序列使得c同时是这两个序列中的部分(不要求连续),这个就叫做公共子序列,然后最长公共子序列自然就是所有的子序列中最长的啦. 既然是动态规划,难点肯定是在转移方程那了.首先我们用一张网上流传的图: 我个人觉得这张图最好的阐述了这个问题的解法.下面说一下我的理解:首先我们要考虑怎么表示LCS中的各个状态,这个知道的可能觉得很

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

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.

[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

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

给定正整数序列x1,..., xn (n<=500).(1)计算其最长递增子序列的长度s.(2)计算从给定的序列中最多可取出多少个长度为s的递增子序列.(3)如果允许在取出的序列中多次使用x1和xn,则从给定序列中最多可取出多少个长度为s的递增子序列. 这题求的其实是最长非递减子序列.. 第一问,是个经典的DP,dp[i]表示序列x1...xi且以xi结尾的LIS. 第二问,这么建容量网络: x1...xn中每个i,拆作两点i和i',连<i,i'>容量1的边 源点和所有dp[i]==1的

一.最长公共子序列 经典的动态规划问题,大概的陈述如下: 给定两个序列a1,a2,a3,a4,a5,a6......和b1,b2,b3,b4,b5,b6.......,要求这样的序列使得c同时是这两个序列中的部分(不要求连续),这个就叫做公共子序列,然后最长公共子序列自然就是所有的子序列中最长的啦. public static int lcs(String s1, String s2) { int[][] dp = new int[s1.length()+1][s2.length()+1]; f