题目大意:给定一个序列,初始为空.现在我们将 1 到 N 的数字插入到序列中,每次将一个数字插入到一个特定的位置.每插入一个数字,我们都想知道此时最长上升子序列长度是多少? 题解:学会了 rope 操作. 由于是从小到大插入元素,发现当前插入 i 时,对前 i-1 个元素的答案没有影响,即:后续插入对之前的答案不造成影响,因此可以离线操作. 现在瓶颈在于如何快速构建出最终的序列形态,即:需要一种可以支持快速插入的数据结构. 这里采用 C++ 自带的数据结构 rope,插入元素到指定位置的时间复杂

P1108 低价购买 最长下降子序列不用多讲:关键是方案数: 在求出f[i]时,我们可以比较前面的f[j]; 如果f[i]==f[j]&&a[i]==a[j] 要将t[j]=0,去重: 这样将所有t[j]加起来就是方案数: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; ; int n; int f[maxn],t[maxn]; int a[maxn]

题目大意:有n*n个方格,王子有一条走法,依次经过m个格子,公主有一种走法,依次经过n个格子(不会重复走),问他们删去一些步数后,重叠步数的最大值. 显然是一个LCS,我一看到就高高兴兴的打了个板子上去,结果TLE+RE. 仔细一看:n<=250,那么二维数组就得开250*250*250*250了,显然RE了. 所以我想着用滚动数组来存储,但是TLE又拦住了我的去路. O(n^2)的效率就是62500*62500,大于10^8,所以1s之内完不成,所以要想别的办法. 偶然在网上找到了O(nlog

这道题用n方的算法会很好做 我一开始想的是nlogn的算法求方案数, 然后没有什么想法(实际上也可以做,但是我太弱了)我们就可以根据转移方程来推方案数,只是把max改成加,很多动规题 都是这样,比如背包的方案数. 设f[i]为以i为结尾的方案数 当 b[j] + 1 == b[i] 且 a[j] > a[i]时,f[i] 加上f[j] 同时要去重,当b[i] == b[j] 且 a[i] == a[j]时,f[i]为0 另外int最大范围是2^31-1,按理来说这道题应该开longlong,但是

1. 对于序列x[1,i]和y[1,j],推导递推公式1.a 假设当前元素同样,那么就将当前最大同样数+12.b 假设当前元素不同.那么就把当前最大同样数"传递"下去 因此递推公式为: x[i] == y[j] : dp[i][j] = Max(dp[i-1][j-1],dp[i][j-1],dp[i-1][j]) + 1 x[i] != y[j] : dp[i][j] = Max(dp[i][j-1],dp[i-1][j]) 因为x[i]!=y[j]的情况不难能够对x[i]==y[j

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1025 解题报告:先把输入按照r从小到大的顺序排个序,然后就转化成了求p的最长上升子序列问题了,当然按p排序也是一样的.但这题的n的范围是5*10^5次方,所以用n^2算法求 最长上升子序列肯定不行,下面简单介绍一下nlogn时间内求的方法: 从序列里面每次插入一个数,插入到另外一个数组里面,这个数组初始状态是空的,插入一个数时,如果这个数比这个数组里面的任何一个数都大,则直接插入到最后面,否则判断这

先预处理,用求最长公共子序列的DP顺着处理一遍,再逆着处理一遍. 再预处理串a和b中包含串c的子序列,当然,为了使这子序列尽可能短,会以c 串的第一个字符开始 ,c 串的最后一个字符结束 将这些起始位置先记录下来,然后枚举这些位置,最大的值输出,看一下代码,你就会顿悟了····哈哈. 贴代码: #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #define N 1005 using namespace std

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]<a[j],这样最长的子序列称为最长递增子序列. 设dp[i]表示以i为结尾的最长递增子序列的长度,则状态转移方程为: dp[i] = max{dp[j]+1}, 1<=j<i,a[j]<a[i]. 这样简单的复杂度为O(n^2),其实还有更好的方法. 考虑两个数a[x]和a[y],x&

LIS(Longest Increasing Subsequence)最长上升子序列 或者 最长不下降子序列.很基础的题目,有两种算法,复杂度分别为O(n*logn)和O(n^2) . ********************************************************************************* 先回顾经典的O(n^2)的动态规划算法: 设a[t]表示序列中的第t个数,dp[t]表示从1到t这一段中以t结尾的最长上升子序列的长度,初始时设dp[

题目描述 现在有一个长度为n的随机排列,求它的最长上升子序列长度的期望. 为了避免精度误差,你只需要输出答案模998244353的余数. 输入 输入只包含一个正整数n.N<=28 输出 输出只包含一个非负整数,表示答案模998244353的余数. 可以证明,答案一定为有理数,设其为a/b(a.b为互质的整数),你输出的整数为x, 则你需要保证0≤x<998244353且a与bx模998244353同余. 样例输入 2 样例输出 499122178 题解 状压dp+打表 套路:对于排列问题,从左

十分感谢GXZ大佬的讲解,此处致以敬意!emmmm在初学状压DP时就理解了如此精妙的一道题,感到很开森~ \(Address\) ________________ #\(\color{red}{\mathcal{Description}}\) 现在有一个长度为n的随机排列,求它的最长上升子序列长度的期望. 为了避免精度误差,你只需要输出答案模998244353的余数. #\(\color{red}{\mathcal{Solution}}\) 那么这道题,作为一道显然不是那么可做的题,我们首先来讲

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]和a[y],x>y且a[x]<a[y],且dp[x]=dp[y],当a[t]要选择时,到底取哪一个构成最优的呢?显然选取a[x]更有潜力,因为可能存在a[x]<a[z]<a[y],这样a[t]可以获得更优的值.在这里给我们一个启示,当dp[x]一样时,尽量选择更小的a[x]. 按dp

题意:给定一个长度为N的序列,现在要求给出一个最长的序列满足序列中的元素严格上升并且相邻两个数字的下标间隔要严格大于d. 分析: 1.线段树 由于给定的元素的取值范围为0-10^5,因此维护一棵线段树,其中[l, r]的信息表示处理完前k个数时,序列最大元素落在[l, r]区间最长上升子序列的长度.从前往后处理给定的数组,处理到第 i 号元素时,更新第 i - d 号元素,这样就能够保证最长上升的序列间隔大于d,更新是需要更新到叶子节点的,但这里更新是单点更新,每次更新的位置是该元素的值,信息就

LCS:给出两个序列S1和S2,求出的这两个序列的最大公共部分S3就是就是S1和S2的最长公共子序列了.公共部分 必须是以相同的顺序出现,但是不必要是连续的. 选出最长公共子序列.对于长度为n的序列,其子序列共有2的n次方个,这样的话这种算法的时间复杂度就为指数级 了,这显然不太适合用于序列很长的求解了. 解法二:既然学到了动态规划,就来看看能否用动态规划的思想来解决这个问题.要使用动态规划,必须满足两个条 件:有最优子结构和重叠子问题.为了便于学习,我们先来了解下这两个概念. 如果问题的一个最

Luogu 3402 最长公共子序列(二分,最长递增子序列) Description 经过长时间的摸索和练习,DJL终于学会了怎么求LCS.Johann感觉DJL孺子可教,就给他布置了一个课后作业: 给定两个长度分别为n和m的序列,序列中的每个元素都是正整数.保证每个序列中的各个元素互不相同.求这两个序列的最长公共子序列的长度. DJL最讨厌重复劳动,所以不想做那些做过的题.于是他找你来帮他做作业. Input 第一行两个整数n和m,表示两个数列的长度. 第二行一行n个整数\[a_1,a_2,-

Input The first line contains an integer T indicating the total number of test cases. Each test case starts with an integer n in one line, then one line with n integers a1,a2,…,an. 1≤T≤2000 2≤n≤105 1≤ai≤105 There are at most 20 test cases with n>1000

\[传送门啦\] 题目描述 给出\(1-n\)的两个排列\(P1\)和\(P2\),求它们的最长公共子序列. 输入输出格式 输入格式: 第一行是一个数\(n\), 接下来两行,每行为\(n\)个数,为自然数\(1-n\)的一个排列. 输出格式: 一个数,即最长公共子序列的长度 输入输出样例 输入样例#1: 5 3 2 1 4 5 1 2 3 4 5 输出样例#1: 3 说明 [数据规模] 对于\(50%\)的数据,\(n≤1000\) 对于\(100%\)的数据,\(n≤100000\) 思路

一.瞎扯的内容 给一个长度为n的序列,求它的最长上升子序列(LIS) 简单的dp n=read(); ;i<=n;i++) a[i]=read(); ;i<=n;i++) ;j<i;j++) if(a[j]<a[i]) dp[i]=max(dp[i],dp[j]+); printf("%d",dp[n]); 然后发现 看来需要一个nlogn求LIS的算法 二.不瞎扯的内容 上一个算法慢在哪里呢?内层的循环 如果把它变成二分查找不就是nlogn的算法了吗 为此需要

题目描述 给出1-n的两个排列P1和P2,求它们的最长公共子序列. 输入输出格式 输入格式: 第一行是一个数n, 接下来两行,每行为n个数,为自然数1-n的一个排列. 输出格式: 一个数,即最长公共子序列的长度 输入输出样例 输入样例#1: 复制 5 3 2 1 4 5 1 2 3 4 5 输出样例#1: 复制 3 说明 [数据规模] 对于50%的数据,n≤1000 对于100%的数据,n≤100000 ****复杂度为nlogn哦,离散化,然后求最长上升序列 #include<cstdio>

题目描述 给出1-n的两个排列P1和P2,求它们的最长公共子序列. 输入 第一行是一个数n, 接下来两行,每行为n个数,为自然数1-n的一个排列. 输出 一个数,即最长公共子序列的长度 输入样例 5 3 2 1 4 5 1 2 3 4 5 输出样例 3 说明 对于50%的数据,n≤1000 对于100%的数据,n≤100000 思路 常见的LCS问题是通过O(n2)的DP解决的,显然此题的数据是过不去的 如何想办法? 这里就要参考在特殊条件下LCS与LIS(最长上升序列)的转换 我们记录下第一个

LIS LIS的优化说白了其实是贪心算法,比如说让你求一个最长上升子序列把,一起走一遍. 比如说(4, 2, 3, 1, 2,3,5)这个序列,求他的最长上升子序列,那么来看,如果求最长的上升序列,那么按照贪心,应该最可能的让该序列的元素整体变小,以便可以加入更多的元素.现在开辟一个新的数组,arr[ 10 ], { .......} --> 这个是他的空间 ,现在开始模拟贪心算法求解最长上升子序列,第一个数是4,先加进去,那么为{ 4 }再来看下一个数2,它比4小,所以如果他与4替换是不是可以