51nod 最长单增子序列(动态规划)
(LIS Longest Increasing Subsequence)给定一个数列,从中删掉任意若干项剩余的序列叫做它的一个子序列,求它的最长的子序列,满足子序列中的元素是单调递增的。
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)
输出最长递增子序列的长度。
8
5
1
6
8
2
4
5
10
5
其实我们可以加一项dp[i – 1][x + 1] = +∞
们考虑a[i]这一项有什么用。我们需要找到dp[i – 1][y] < a[i]把它接到长度为y的子序列后面,形成一个长度为y +
1的子序列。如果dp[i – 1][y + 1] < a[i], 这说明不属于a[i]这一项,我们考虑前个数也可以形成长度为y +
1的单增子序列,且最后一项更小,所以我们不应该更新它。事实上我们需要找到dp[i – 1][y] < a[i] && dp[i – 1][y + 1] >= a[i], 这样把a[i]接在长度为y的子序列后面形成一个长度为(y + 1)的子序列,同时结尾更小。
于是我们有递推关系:
dp[i][y + 1] = a[i]
dp[i][y + 2..] = dp[i – 1][y + 2…]
因为每次只更新一个值,我们dp数组只存第二维就可以了。最终的结果,其实是max {x| dp[x] < +∞}的x。
时间复杂度,二分是O(logn),所以总时间复杂度是O(nlogn)。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <time.h>
#include <string>
#include <stack>
#include <vector>
#include <set>
#include <queue>
using namespace std;
int n,a[],d[],i,j,len;
int binsearch(int x)
{
int l = , r = len, mid;
while (l <= r)
{
mid = (l + r) >> ;
if (d[mid-] <= x && x < d[mid]) return mid;
else if (x > d[mid]) l = mid + ;
else r = mid - ;
}
}
int main()
{
scanf ("%d", &n);
for (i = ; i<= n; i++)
scanf ("%d", &a[i]);
memset (d, , sizeof (d));
d[] = a[];
len = ;
for (i = ; i <= n; i++)
{
if (a[i] < d[]) j = ;
else if (a[i] > d[len]) j = ++len;
else j = binsearch (a[i]);
d[j] = a[i];
}
printf ("%d\n", len);
return ;
}
下面的代码只能过四分之一的数据,因为超时。
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <cmath>
#include <time.h>
#include <string>
#include <stack>
#include <vector>
#include <set>
#include <queue>
using namespace std;
int main()
{
int n,len,i,j,dp[];
int a[];
cin>>n;
for(i=; i<n; i++)cin>>a[i];
int maxn=;dp[]=;
for(int i=; i<n; i++)
{
dp[i]=;
for(int j=; j<i; j++)
{
if(a[i]>a[j])
{
dp[i]=max(dp[i],dp[j]+);
}
}
maxn=max(maxn,dp[i]);
}
cout<<maxn<<endl;
return ;
}
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