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最长递增子序列 线段树 python
2024-08-29
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:1个数N,N为序列的长度(2 <= N <= 50000) 第2 - N + 1行:每行1个数,对应序列的元素(-10^9 <= S[i] <= 10^9) Output 输出最长递增子序列的长度. ------------------------------------------
BZOJ 3173: [Tjoi2013]最长上升子序列 (线段树+BIT)
先用线段树预处理出每个数最终的位置.然后用BIT维护最长上升子序列就行了. 用线段树O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)预处理就直接倒着做,每次删去对应位置的数.具体看代码 CODE #include<bits/stdc++.h> using namespace std; char cb[1<<15],*cs=cb,*ct=cb; #define getc() (cs==ct&&(ct=(cs=cb)+fread(cb,1,1<<15,std
51nod 1376 最长递增子序列的数量(线段树)
51nod 1376 最长递增子序列的数量 数组A包含N个整数(可能包含相同的值).设S为A的子序列且S中的元素是递增的,则S为A的递增子序列.如果S的长度是所有递增子序列中最长的,则称S为A的最长递增子序列(LIS).A的LIS可能有很多个.例如A为:{1 3 2 0 4},1 3 4,1 2 4均为A的LIS.给出数组A,求A的LIS有多少个.由于数量很大,输出Mod 1000000007的结果即可.相同的数字在不同的位置,算作不同的,例如 {1 1 2} 答案为2. Input 第1行
51Nod 1376 最长递增子序列的数量 —— LIS、线段树
题目链接:http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1376 1376 最长递增子序列的数量 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 160 难度:6级算法题 收藏 关注 数组A包含N个整数(可能包含相同的值).设S为A的子序列且S中的元素是递增的,则S为A的递增子序列.如果S的长度是所有递增子序列中最长的,则称S为A的最长递增子序列(LIS).A的LIS可能有很多个.例如A为:{1 3 2 0
Python动态规划求解最长递增子序列(LIS)
原始代码错误,移步博客查看O(N^2)及优化的O(N*logN)的实现:每天一道编程题--最长递增子序列
51nod1376 最长递增子序列的数量
O(n2)显然超时.网上找的题解都是用奇怪的姿势写看不懂TAT.然后自己YY.要求a[i]之前最大的是多少且最大的有多少个.那么线段树维护两个值,一个是当前区间的最大值一个是当前区间最大值的数量那么我们可以做到O(logn)查询最大值和更新. 不过树状数组一直不怎么会用... #include<cstdio> #include<cstring> #include<cctype> #include<algorithm> using namespace std;
51nod 最长递增子序列
nlogn版最长递增子序列.线段树.(其实常数蛮大的....) #include<iostream> #include<cstring> #include<algorithm> #define maxn 50050 using namespace std; ],rs[maxn<<],val[maxn<<],root,tot=; struct pnt { int id,val; }p[maxn]; bool cmp(pnt x,pnt y) { i
51NOD 1376 最长递增子序列的数量 [CDQ分治]
1376 最长递增子序列的数量 首先可以用线段树优化$DP$做,转移时取$0...a[i]$的最大$f$值 但我要练习$CDQ$ $LIS$是二维偏序问题,偏序关系是$i<j,\ a_i<a_j$ $CDQ$分治可以解决偏序问题 $CDQ(l,r)\ :$ $CDQ(l,mid)$ $[l,r]$按$a$排序,$[l,mid] \rightarrow\ [mid+1,r]$ $CDQ(mid+1,r)$ 这个排序没法用归并排序,因为你要用最优的$f[k],k\in [mid+1,r]$来更新$
【51nod】1376 最长递增子序列的数量
数组A包含N个整数(可能包含相同的值).设S为A的子序列且S中的元素是递增的,则S为A的递增子序列.如果S的长度是所有递增子序列中最长的,则称S为A的最长递增子序列(LIS).A的LIS可能有很多个.例如A为:{1 3 2 0 4},1 3 4,1 2 4均为A的LIS.给出数组A,求A的LIS有多少个.由于数量很大,输出Mod 1000000007的结果即可.相同的数字在不同的位置,算作不同的,例如 {1 1 2} 答案为2. Input 第1行:1个数N,表示数组的长度.(1 <= N <
BZOJ.1758.[WC2010]重建计划(分数规划 点分治 单调队列/长链剖分 线段树)
题目链接 BZOJ 洛谷 点分治 单调队列: 二分答案,然后判断是否存在一条长度在\([L,R]\)的路径满足权值和非负.可以点分治. 对于(距当前根节点)深度为\(d\)的一条路径,可以用其它子树深度在\([L-d,R-d]\)内的最大值更新.这可以用单调队列维护. 这需要子树中的点按dep排好序.可以用BFS,省掉sort. 直接这样的话,每次用之前的子树更新当前子树时,每次复杂度是\(O(\max\{dep\})\)的(之前子树中最大的深度).能被卡成\(O(n^2\log n)\). 可
51nod1218 最长递增子序列 V2
看见标签推荐顺便就做了吧 记$f[i], g[i]$为$i$的含$i$的前缀最长递增子序列和后缀递增子序列 只要满足$f[i] + g[i] == LIS + 1$,那么$i$就是可能的 对于$i$而言,其一定出现在$LIS$中时,当且仅当$f[i]$唯一 如果存在$i, j (i < j)$满足$f[i] = f[j]$,那么一定有$a[i] > a[j]$,这时这两者构成的$LIS$一定不相同 否则,如果$f[i]$唯一,那么所有$f$为$f[i] + 1$的点必须由它转移过来 注:树状数
Longest Increasing Subsequences(最长递增子序列)的两种DP实现
一.本文内容 最长递增子序列的两种动态规划算法实现,O(n^2)及O(nlogn). 二.问题描述 最长递增子序列:给定一个序列,从该序列找出最长的 升序/递增 子序列. 特点:1.子序列不要求连续: 2.子序列在原序列中按严格(strictly)升序排序: 3.最长递增子序列不唯一. 注:下文最长递增子序列用缩写LIS表示. example: 0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15 对应的LIS: 0, 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,则记录最小的那个最末元素.注意d中元素是单调递增的,下面要用到这个性质.首先len = 1,d[1] = a[1],然后对a[i]:若a[i]>d[len],那么len++,d[len] = a[i];否则,我们要从d[1]到d[len-1]中找到一个j,满足d[j-1]<a[i]<d[j],
最长公共子序列(LCS)和最长递增子序列(LIS)的求解
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同时是这两个序列中的部分(不要求连续),这个就叫做公共子序列,然后最长公共子序列自然就是所有的子序列中最长的啦. 既然是动态规划,难点肯定是在转移方程那了.首先我们用一张网上流传的图: 我个人觉得这张图最好的阐述了这个问题的解法.下面说一下我的理解:首先我们要考虑怎么表示LCS中的各个状态,这个知道的可能觉得很
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. 假设存在一个序列d[1..9] = 2 1 5 3 6 4 8 9 7,可以看出来它的LIS长度为5. 下面一步一步试着找出它. 我们定义一个序列B,然后令 i = 1 to 9 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 首先,把d[1]有序地放到B里,令B[1] = 2,就是说当
51nod 1134 最长递增子序列
题目链接:51nod 1134 最长递增子序列 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; int a[N]; int b[N]; int Search(int num, int low, int high){ int mid; while(low <= high){ mid = (low + high)/; ; ; } return low; } in
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经典的问题,详细如下: 在一个已知的序列{a1,a2,...,an}中,取出若干数组组成新的序列{ai1,ai2,...,aim},其中下标i1,i2,...,im保持递增,即新数列中的各个数之间依旧保持原数列中的先后顺序,那么我们称新的序列{ai1,ai2,...,aim}为原序列的一个子序列.若在子序列中,当下标ix > iy时,aix > aiy,那么我们称这个子序列为原序列的一个递增子序列.最长递增子序列问题,就是在一个给定的原序列中,求得最长递增子序列长度.
最长递增子序列问题 nyoj 17单调递增最长子序列 nyoj 79拦截导弹
一, 最长递增子序列问题的描述 设L=<a1,a2,…,an>是n个不同的实数的序列,L的递增子序列是这样一个子序列Lin=<aK1,ak2,…,akm>,其中k1<k2<…<km且aK1<ak2<…<akm.求最大的m值. 二,算法:动态规划法:O(n^2) 设f(i)表示L中以ai为末元素的最长递增子序列的长度.则有如下的递推方程: 这个递推方程的意思是,在求以ai为末元素的最长递增子序列时,找到所有序号在L前面且小于ai的元素aj
2.16 最长递增子序列 LIS
[本文链接] http://www.cnblogs.com/hellogiser/p/dp-of-LIS.html [分析] 思路一:设序列为A,对序列进行排序后得到B,那么A的最长递增子序列LIS就是序列A和B的最长公共子序列LCS,即LIS(A) = LCS(A,B).时间复杂度为n^2. 思路二:动态规划.时间复杂度为n^2,可以进一步优化为n^lgn. [代码] C++ Code 1234567891011121314151617181920212223242526272829303
【动态规划】拦截导弹_dilworth定理_最长递增子序列
问题 K: [动态规划]拦截导弹 时间限制: 1 Sec 内存限制: 256 MB提交: 39 解决: 10[提交][状态][讨论版] 题目描述 张琪曼:“老师,修罗场是什么?” 墨老师:“修罗是佛家用语,修罗毕生以战斗为目标,修罗场指的是他们之间的死斗坑,人们通常用‘修罗场’来形容惨烈的战场.后来又引申出‘一个人在困境中做绝死奋斗’的意思.所以,这其实也在暗示我们,即使是身处绝境,也不要放弃奋斗.再说了,情况其实没有这么糟糕,因为我们最新的导弹拦截系统已经研制好了.” 魔法世界为了防御修罗
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