HDU 4512——吉哥系列故事——完美队形I——————【LCIS应用】
吉哥系列故事——完美队形I
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有一天,有n个人按顺序站在他的面前,他们的身高分别是h[1], h[2] ... h[n],吉哥希望从中挑出一些人,让这些人形成一个新的队形,新的队形若满足以下三点要求,则称之为完美队形:
1、挑出的人保持他们在原队形的相对顺序不变;
2、左右对称,假设有m个人形成新的队形,则第1个人和第m个人身高相同,第2个人和第m-1个人身高相同,依此类推,当然,如果m是奇数,中间那个人可以任意;
3、从左到中间那个人,身高需保证递增,如果用H表示新队形的高度,则H[1] < H[2] < H[3] .... < H[mid]。
现在吉哥想知道:最多能选出多少人组成完美队形?
每组数据先输入原先队形的人数n(1<=n <= 200),接下来一行输入n个整数,表示按顺序从左到右原先队形位置站的人的身高(50 <= h <= 250,不排除特别矮小和高大的)。
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
using namespace std;
const int maxn = 550;
int dp[maxn][maxn];
int a[maxn], b[maxn];
int main(){
int T, n, m;
scanf("%d",&T);
while(T--){
scanf("%d",&n);
for(int i = 1; i <= n; i++){
scanf("%d",&a[i]);
}
m = n;
for(int i = 1; i <= m; i++){
b[i] = a[m-i+1];
}
int ans = 0;
for(int i = 1; i <= n; i++){
int Max = 0;
for(int j = 1; j <= n-i+1; j++){
dp[i][j] = dp[i-1][j];
if(a[i] > b[j] && dp[i-1][j] > Max){
Max = dp[i-1][j];
}
if(a[i] == b[j]){
dp[i][j] = Max + 1;
}
if(j == n-i+1){
ans = max(ans,dp[i][j]*2-1);
}else{
ans = max(ans,dp[i][j]*2);
}
}
}
printf("%d\n",ans);
// for(int i = 1; i <= n; i ++){
// for(int j = 1; j <= m; j ++){
// printf("%d ",dp[i][j]);
// }puts("");
// }puts("");
}
return 0;
}
/*
55
4
3 4 1 3 4
3 2 1 3 4
3 2 2 3
*/
附:最长公共上升子序列算法
最长公共上升子序列(LCIS)的O(n^2)算法
预备知识:动态规划的基本思想,LCS,LIS。
问题:字符串a,字符串b,求a和b的LCIS(最长公共上升子序列)。
首先我们可以看到,这个问题具有相当多的重叠子问题。于是我们想到用DP搞。DP的首要任务是什么?定义状态。
1定义状态F[i][j]表示以a串的前i个字符b串的前j个字符且以b[j]为结尾构成的LCIS的长度。
为什么是这个而不是其他的状态定义?最重要的原因是我只会这个,还有一个原因是我知道这个定义能搞到平方的算法。而我这只会这个的原因是,这个状态定义实在是太好用了。这一点我后面再说。
我们来考察一下这个这个状态。思考这个状态能转移到哪些状态似乎有些棘手,如果把思路逆转一下,考察这个状态的最优值依赖于哪些状态,就容易许多了。这个状态依赖于哪些状态呢?
首先,在a[i]!=b[j]的时候有F[i][j]=F[i-1][j]。为什么呢?因为F[i][j]是以b[j]为结尾的LCIS,如果F[i][j]>0那么就说明a[1]..a[i]中必然有一个字符a[k]等于b[j](如果F[i][j]等于0呢?那赋值与否都没有什么影响了)。因为a[k]!=a[i],那么a[i]对F[i][j]没有贡献,于是我们不考虑它照样能得出F[i][j]的最优值。所以在a[i]!=b[j]的情况下必然有F[i][j]=F[i-1][j]。这一点参考LCS的处理方法。
那如果a[i]==b[j]呢?首先,这个等于起码保证了长度为1的LCIS。然后我们还需要去找一个最长的且能让b[j]接在其末尾的LCIS。之前最长的LCIS在哪呢?首先我们要去找的F数组的第一维必然是i-1。因为i已经拿去和b[j]配对去了,不能用了。并且也不能是i-2,因为i-1必然比i-2更优。第二维呢?那就需要枚举b[1]..b[j-1]了,因为你不知道这里面哪个最长且哪个小于b[j]。这里还有一个问题,可不可能不配对呢?也就是在a[i]==b[j]的情况下,需不需要考虑F[i][j]=F[i-1][j]的决策呢?答案是不需要。因为如果b[j]不和a[i]配对,那就是和之前的a[1]..a[j-1]配对(假设F[i-1][j]>0,等于0不考虑),这样必然没有和a[i]配对优越。(为什么必然呢?因为b[j]和a[i]配对之后的转移是max(F[i-1][k])+1,而和之前的i`配对则是max(F[i`-1][k])+1。显然有F[i][j]>F[i`][j],i`>i)
于是我们得出了状态转移方程:
a[i]!=b[j]: F[i][j]=F[i-1][j]
a[i]==b[j]: F[i][j]=max(F[i-1][k])+1 1<=k<=j-1&&b[j]>b[k]
不难看到,这是一个时间复杂度为O(n^3)的DP,离平方还有一段距离。
但是,这个算法最关键的是,如果按照一个合理的递推顺序,max(F[i-1][k])的值我们可以在之前访问F[i][k]的时候通过维护更新一个max变量得到。怎么得到呢?首先递推的顺序必须是状态的第一维在外层循环,第二维在内层循环。也就是算好了F[1][len(b)]再去算F[2][1]。
如果按照这个递推顺序我们可以在每次外层循环的开始加上令一个max变量为0,然后开始内层循环。当a[i]>b[j]的时候令max=F[i-1][j]。如果循环到了a[i]==b[j]的时候,则令F[i][j]=max+1。
最后答案是F[len(a)][1]..F[len(a)][len(b)]的最大值。
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