费了好大劲写完的  用线段树维护的 nlogn的做法
再看了一下 大神们写的 nlogn  额差的好远
我写的又多又慢  大神们写的又少又快
时间  空间  代码量 哪个都赶不上大佬们的代码

//这是我写的
#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<map>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn = ;
int a[maxn];
int val[maxn<<];
vector<int>v;
int getid(int x){
return lower_bound(v.begin(),v.end(),x)-v.begin()+;
}
int query(int L,int R,int l,int r,int rt){
if(L<=l&&r<=R)return val[rt];
int m=(l+r)>>;int t=;
if(L<=m)t=max(t,query(L,R,l,m,rt<<));
if(R>m)t=max(t,query(L,R,m+,r,rt<<|));
return t;
}
void update(int x,int l,int r,int rt,int vv){
if(l==r){
val[rt]=vv;
}else{
int m=(l+r)>>;
if(x<=m)update(x,l,m,rt<<,vv);
else update(x,m+,r,rt<<|,vv);
val[rt]=max(val[rt<<],val[rt<<|]);
}
}
int main()
{
int n,ans=;
scanf("%d",&n);
for(int i=;i<=n;i++){
scanf("%d",a+i);
v.push_back(a[i]);
}
sort(v.begin(),v.end());
v.erase(unique(v.begin(),v.end()),v.end());
for(int i=;i<=n;i++){
int t=getid(a[i]);
int vv=query(,t,,v.size(),)+;
ans=max(ans,vv);
update(t,,v.size(),,vv);
}
printf("%d\n",ans);
return ;
}
//这是大神们的
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>
#include<map>
#include<cmath>
using namespace std;
typedef __int64 ll;
#define maxn 50050
ll a[maxn],dp[maxn];
int main(){
int n;
scanf("%d",&n);
for(int i=;i<=n;i++) scanf("%I64d",&a[i]),dp[i]=;
int len=;
for(int i=;i<=n;i++){
if(i==){
dp[++len]=a[i];
}
else{
if(a[i]>dp[len]){
dp[++len]=a[i];
}
else{
int pos=lower_bound(dp+,dp+len+,a[i])-dp;
dp[pos]=a[i];
}
}
}
printf("%d\n",len);
}

最长递增子序列nlogn的做法的更多相关文章

  1. HDU-1160-FatMouse's Speed(DP, 最长递增子序列)

    链接: https://vjudge.net/problem/HDU-1160 题意: FatMouse believes that the fatter a mouse is, the faster ...

  2. (转载)最长递增子序列 O(NlogN)算法

    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 ...

  3. 最长递增子序列 O(NlogN)算法

    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 ...

  4. 最长递增子序列 LIS 时间复杂度O(nlogn)的Java实现

    关于最长递增子序列时间复杂度O(n^2)的实现方法在博客http://blog.csdn.net/iniegang/article/details/47379873(最长递增子序列 Java实现)中已 ...

  5. 51nod-1134 最长递增子序列,用线段树将N^2的dp降到NlogN

    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 ...

  6. 【LeetCode】300.最长递增子序列——暴力递归(O(n^3)),动态规划(O(n^2)),动态规划+二分法(O(nlogn))

    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 ...

  7. POJ2533 最长递增子序列

    描述: 7 1 7 3 5 9 4 8 输出4 最长递增子序列为1 3 5 9,不必连续. 解法: 三种思路: 转化为最长公共子序列(n^2),动态规划(n^2),不知叫什么解法(nlogn). 解法 ...

  8. LIS 最长递增子序列

    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 ...

  9. 最长递增子序列LIS再谈

    DP模型: d(i) 以第 i 个元素结尾的最长递增子序列的长度. 那么就有 d(i) = max(d(j)) + 1;(j<i&&a[j]<a[i]),答案 max(d( ...

随机推荐

  1. 利用URL Protocol实现网页调用本地应用程序

    http://blog.csdn.net/zssureqh/article/details/25828683

  2. c# SqlBulkCopy实现批量从数据集中把数据导入到数据库中

    今天遇到了一个导入类第一次见 SqlBulkCopy 可以实现从一个数据集导入到数据库中的表中 本来想从数据集中一条条遍历insert到库中 有了这个后发现: 只在把表与数据集的列做一下对应关系,再走 ...

  3. 复习下KMP&e-KMP

    KMP算法的核心思想是next数组. 接下来,我来谈谈我对KMP数组的理解. KMP算法是用来匹配有多少相同字串的一种算法. 1.next数组记录前缀与后缀相等的位置,然后跳到这. 2.数组即记录后缀 ...

  4. shell脚本命令行参数里的空白符

    看一个小脚本 #!/bin/bash #demonstarting the shift command count= while [ -n "$1" ] ; do echo &qu ...

  5. android中的SQLite数据库

    SQLite是android中集成的一个轻量级的数据库,该数据库支持绝大部分SQL92语法 SQLiteDatabase代表一个数据库(底层就是一个数据库文件),一旦应用程序获得了代表指定数据库的SQ ...

  6. CSS3中的transform转换属性

    属性 transition-property 定义对象中参与过度的属性 transition-delay 延迟 transition-duration 持续时间 transition-timing-f ...

  7. ios打包,通过Xcode生成ipa文件

    ios打包,通过Xcode生成ipa文件 干货文章 ·2018-03-21 19:03:47 打开ios项目目录,配置证书 将运行设备选择,如下图 选择:Product -> Scheme -& ...

  8. Ubuntu14.04.1LTS不能上网解决方法之一

    我们在装好了Ubuntu之后,打开浏览器,显示Server not found. 1.点击网络图标,显示如下: 2.进入etc/NetworkManager,找到 Networkmanager.con ...

  9. qfile读取txt文件

    QFile f("D:\\测试数据\\单波束数据\\灯浮.TGT"); if (!f.open(QIODevice::ReadOnly|QIODevice::Text))//打开指 ...

  10. Ubuntu图形界面和终端界面切换快捷键

    Ctrl+Alt+F1可以从图形界面切换到终端界面. Ctrl+Alt+F7可以从终端界面退出来,重新回到图形界面