这个算法其实是因为LIS有NlogN的作法,把LCS转化为了LIS来做. 对于序列A{},B{},我们可以记录下来B中的每个元素在A中出现的位置,按顺序保存在一个新序列当中, 如果有多个位置按倒序写,没有就不用写,然后对这个新序列求一个LIS就是两个序列的LCS长度. 为什么这样可行呢,我们可以这样考虑,对于A序列,下标编号记为1---n1,B和A的最长公共子序列在A中对应的编号肯定是递增的, 所以B中的这些元素对应的A的编号也是递增的,为了重复计算当有多个编号时倒序存入,表示只能选一个,尽管有…

LIS(nlogn) #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; ; int a[maxn]; int n; int lis[maxn]; ; int find(int x){ ,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 mai…

序: LIS与LCS分别是求一个序列的最长不下降序列序列与两个序列的最长公共子序列. 朴素法都可以以O(n^2)实现. LCS借助LIS实现O(nlogn)的复杂度,而LIS则是通过二分搜索将复杂度从n^2中的朴素查找导致的n降至logn使之整体达到O(nlogn)的复杂度. 具体解析: http://www.cnblogs.com/waytofall/archive/2012/09/10/2678576.html LIS代码实现: /* About: LIS O(nlogn) Auther:…

这道题两个数组都没有重复的数字,用lcs的nlogn再适合不过了 #include <iostream> #include <string> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <cstdio> #include <cmath> #include <algorithm> #include <stack> #include <queue> #i…

题目描述 给出两个仅有小写字母组成的字符串str1 和str2,试求出两个串的最长公共子序列. 数据范围 |str1| ⩽ 1000; |str2| ⩽ 10^6 题解:    ①直接进行LCS(或者nlogn优化)爆炸了.     ②尝试利用本体特点:|str1|很小.     ③相当于答案不超过1000,那么就将数组下标和所存的东西调换,得到:    f[i][j]表示匹配到s1[i],公共子序列长度为j时,s2匹配到的最小的位置.    再记录next[i][j]表示当前在s2的i位…

See LCS again时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB难度:3 描述There are A, B two sequences, the number of elements in the sequence is n.m; Each element in the sequence are different and less than 100000. Calculate the length of the longest common subsequence of A…

当下考的钟声叮当响起,该走了,一年半的OI竞赛就此结束 留下了很多遗憾.也拥有过一段美好的竞赛生活 结识了一群优秀的OI战友,一起进步一起开心一起忧愁,但这一切的一切都将在今晚变成过去式,CSp的好与坏已成回忆 真的该走了,科学馆早已人去楼空,只剩下我一人在机房向OI做最后的告别 机房里可真冷,凛冽的寒风敲打着窗户,叮当叮当,似乎是下考的铃声,又似乎是催促着我回去 回去?回到选择OI之前??亦或是NOIP2018之前的"欢快"时光??? 这......... 抛开这些伤心事,我想用文字…

1759:最长上升子序列 总时间限制:  2000ms 内存限制:  65536kB 描述 一个数的序列bi,当b1 < b2 < ... < bS的时候,我们称这个序列是上升的.对于给定的一个序列(a1, a2, ..., aN),我们可以得到一些上升的子序列(ai1, ai2, ..., aiK),这里1 <= i1 < i2 < ... < iK <= N.比如,对于序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8),有它的一些上升子序列,如(1, 7),…

文章以 CC-BY-SA 方式共享,此说明高于本站内其他说明. 本文尚未完工,但内容足够丰富,故提前发布. 内容包含大量 \(\LaTeX\) 公式,渲染可能需要一些时间,请耐心等待渲染(约 5s). 0x00 前言 题单将介绍介绍动态规划(Dynamic Programming, DP)及其解决的问题.根据其设计的算法及优化. 动态规划是一种通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法. 由于动态规划并不是某种具体的算法,而是一种解决特定问题的方法,因此它会出现在各式各样的数据结…

morestep学长出题,考验我们,第二题裸题但是数据范围令人无奈,考试失利之后,刻意去学习了下优化的算法 一.O(nlogn)的LIS(最长上升子序列) 设当前已经求出的最长上升子序列长度为len.先判断A[t]与D[len].若A [t] > D[len],则将A[t]接在D[len]后将得到一个更长的上升子序列,len = len + 1, D[len] = A [t]:否则,在D[1]..D[len]中,找到最大的j,满足D[j] < A[t].令k = j + 1,则有A [t] &…