o(n^2)解法就不赘述了,直接解释o(nlogn)解法

LIS最长递增子序列;

先明确一个结论:在长度最大为len的递增序列里若末尾元素越小,该递增序列越容易和后面的子序列构造出一个更长的递增子序列。也即认为,长度为len的递增子序列中末尾元素最小的那种最需要保留。我们不妨称这个目前找到序列为到目前为止的 最优序列。

因此设置一个数组lis[i]其中 i 表示此时最大递增序列的长度,数组值表示此时达到 i 的最优序列(也即 长度为len的递增子序列中末尾元素最小的那种)的末尾元素。

那么此时只需遍历一遍输入数据,维护lis的上述特性,则最后所得的lis数组的长度就是要求的len。

不多言,结合代码理解:

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
const int maxn=1e5+;
int a[maxn];
int n;
int lis[maxn];
int len=;
int find(int x){
int l=,r=len,m;
while(l<r){
m=l+(r-l)/;
if(lis[m]>=a[x]){//这里若去掉等号即为 非严格递增序列
r=m;
}
else{
l=m+;
}
}
return l;
}
int main(void){
scanf("%d",&n);
for(int i=;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
lis[]=a[];
for(int i=;i<=n;i++){
if(a[i]>lis[len]){
lis[++len]=a[i];
}
else{
int pos=find(i);
lis[pos]=a[i];
}
}
printf("%d",len);
return ;
}

LCS最长公共子序列:

最长公共子序列 的 nlogn 的算法本质是 将该问题转化成 最长增序列(LIS),因为 LIS 可以用nlogn实现,所以求LCS的时间复杂度降低为 nlogn。

假设有两个序列 s1[ 1~6 ] = { a, b, c , a, d, c }, s2[ 1~7 ] = { c, a, b, e, d, a, b }。

记录s1中每个元素在s2中出现的位置, 再将位置按降序排列, 则上面的例子可表示为:

loc( a)= { 6, 2 }, loc( b ) = { 7, 3 }, loc( c ) = { 1 }, loc( d ) = { 5 }。

将s1中每个元素的位置按s1中元素的顺序排列成一个序列s3 = { 6, 2, 7, 3, 1, 6, 2, 5, 1 }。

在对s3求LIS得到的值即为求LCS的答案。(这点我也只是大致理解,读者可以自己理解甚至证明。)

这里给出全排列情况下的代码(即两个序列长度相同,数字组成相同,无重复元素)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstdlib>
using namespace std;
const int maxn=1e6+;
int n,len=;
int lis[maxn];
int a[maxn];
int b[maxn];
int loc[maxn];
int find(int x){
int l=,r=len,m;
while(l<r){
m=l+(r-l)/;
//if(lis[m]>=b[x]){//智障错误,找了那么久。。
if(lis[m]>=x){
r=m;
}
else l=m+;
}
return l;
}
int main(void){
scanf("%d",&n);
for(int i=;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
for(int i=;i<=n;i++){
scanf("%d",&b[i]);
loc[b[i]]=i;
}
for(int i=;i<=n;i++){
b[i]=loc[a[i]];
}
// for(int i=1;i<=n;i++)printf("%d",b[i]) ;//
// printf("\n");
if(n!=)lis[++len]=b[];
for(int i=;i<=n;i++){
if(b[i]>lis[len]){
lis[++len]=b[i];
}
else{
int pos=find(b[i]);
lis[pos]=b[i];
}
}
printf("%d",len);
return ;
}

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