求最长上升子序列(Lis模板)
实现过程
定义已知序列数组为dp[];dp[1…8]=389,207,155,300,299,170,158,65
我们定义一个序列B,然后令 i = 1 to 8 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
1)首先,把d[1]有序地放到B里,令B[1] = 389,就是说当只有1一个数字389的时候,长度为1的LIS的最小末尾是389。这时Len=1。
2)然后,把d[2]有序地放到B里,d[2]=207<B[1]=389,所以令B[1] = 207,就是说长度为1的LIS的最小末尾是207,d[1]=389已经没用了。这时Len=1
3)接着,d[3] = 155<B[1]=207,所以令B[1]=d[3]=155,就是说长度为1的LIS的最小末尾是155,这时候B[1] = 155,Len=1
4)再来,d[4] = 300>B[1]=155,所以B[1+1]=B[2]=300,长度为2的LIS最小末尾是300,这时候B[1..2] = 155, 300,Len = 2
5)继续,d[5] = 299,d[5]>B[1]&&d[5]<B[2]。这时令B[2]=d[5]=299,用d[5]替换掉B[2],长度为2的LIS的最小末尾是299,B[1…2]=155,299,。Len=2。
6)第6个, d[6] = 170,和上一个一样B[2]=170,长度为2的LIS最小末尾是170,B[1…2]=155,170。Len=2。
7)第7个, d[7] =158,同样B[2]=158,B[1..2]=155,158。Len=2。
8)最后一个, d[8] = 65<B[1],所以令B[1]=65,这时B[1..2]=65,158,Len=2。
于是我们知道了LIS的长度为2。
注意B中存放的并不是LIS序列,而是存储的对应长度LIS的最小末尾。有了这个末尾,我们就可以一个一个地插入数据。
在B中插入数据是有序的,而且是进行替换而不需要挪动——也就是说,我们可以使用二分查找,将每一个数字的插入时间优化到O(logN)~~~~~于是算法的时间复杂度就降低到了O(NlogN)。
class Solution {
public:
int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
if(nums.size() == )
return ;
int len=;
int i,t;
vector<int>b;
b.push_back(nums[]);
for( i=;i<nums.size();i++)
{
if(nums[i]>b[len])
{
b.push_back(nums[i]);
len++;
}
else{
t=lower_bound(b.begin(),b.end(),nums[i])-b.begin();
b[t]=nums[i];
}
}
return len+;
}
};
求最长上升子序列(Lis模板)的更多相关文章
- 最长上升子序列(LIS)模板
最长递增(上升)子序列问题:在一列数中寻找一些数,这些数满足:任意两个数a[i]和a[j],若i<j,必有a[i]<a[j],这样最长的子序列称为最长递增(上升)子序列. 考虑两个数a[x ...
- nlogn 求最长上升子序列 LIS
最近在做单调队列,发现了最长上升子序列O(nlogn)的求法也有利用单调队列的思想. 最长递增子序列问题:在一列数中寻找一些数,这些数满足:任意两个数a[i]和a[j],若i<j,必有a[i]& ...
- 1269: 求最长上升子序列(LIS)
题目描述: LIS问题(longest increasing subsequence),即:最长上升子序列问题,是动态规划中一个比较经典的问题.具体描述为:一个有n个整数的序列:A[1],A[2], ...
- 一个数组求其最长递增子序列(LIS)
一个数组求其最长递增子序列(LIS) 例如数组{3, 1, 4, 2, 3, 9, 4, 6}的LIS是{1, 2, 3, 4, 6},长度为5,假设数组长度为N,求数组的LIS的长度, 需要一个额外 ...
- 【部分转载】:【lower_bound、upperbound讲解、二分查找、最长上升子序列(LIS)、最长下降子序列模版】
二分 lower_bound lower_bound()在一个区间内进行二分查找,返回第一个大于等于目标值的位置(地址) upper_bound upper_bound()与lower_bound() ...
- SPOJ 3937 - Wooden Sticks 最长上升子序列LIS
给了n个(n<=5000)木棍的长度hi与宽度wi(均小于10000),现在机器要打磨这些木棍,如果相邻连个木棍hi<=hj并且wi<=wj就不需要调整机器,问如何排序使得机器调整的 ...
- SGU 199 - Beautiful People 最长上升子序列LIS
要邀请n个人参加party,每个人有力量值strength Si和魅力值 beauty Bi,如果存在两人S i ≤ S j and B i ≥ B j 或者 S i ≥ S j and B i ≤ ...
- C++ 求最长递增子序列(动态规划)
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/ ...
- 算法之动态规划(最长递增子序列——LIS)
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 ...
随机推荐
- C++计算二叉树的节点数和高度
用struct结构体的写法: /* * description: 计算二叉树的层数和节点数 * writeby: nick * date: 2012-10-23 16:16 * */ #include ...
- SolrCloud的搭建的连接
1 什么是SolrCloud SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案,当你需要大规模,容错,分布式索引和检索能力时使用SolrCloud.当一个系统的索引数据量少的时候是不需 ...
- pat06-图5. 旅游规划(25)
06-图5. 旅游规划(25) 时间限制 400 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 有了一张自驾旅游路线图,你会知道城市间的高速公路长度.以及该 ...
- PHP函数库(概览)
数组函数: array_change_key_case — 返回字符串键名全为小写或大写的数组 array_chunk — 将一个数组分割成多个 array_column — 返回数组中指定的一列 a ...
- 使用js调用摄像头拍照
在一些浏览器里已经可以使用web api调用摄像头功能了. 基于此可以经行拍照摄像功能,网上找了些资料,然后实现了简单的拍照功能 演示地址 bingxl.cn/webrtc.html 代码 <! ...
- .NET面试题2
常见面试题目: 1. 值类型和引用类型的区别? 2. 结构和类的区别? 3. delegate是引用类型还是值类型?enum.int[]和string呢? 4. 堆和栈的区别? 5. 什么情况下会在堆 ...
- 初学者配置第一个spring mvc Demo
1.web.xml的配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi= ...
- poj 2486 树形DP n选m连续路径
题目连接:http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/18071 资料连接: http://blog.csdn.net/woshi250hua/article/deta ...
- mysql测试和sysbench工具详解
前言 作为一名后台开发,对数据库进行基准测试,以掌握数据库的性能情况是非常必要的.本文介绍了MySQL基准测试的基本概念,以及使用sysbench对MySQL进行基准测试的详细方法. 文章有疏漏之处, ...
- Java Knowledge series 1
Programming language evolves always along with Compiler's evolvement JVM as Additional Indirection I ...