题意:数列A1,A2,...,AN,修改最少的数字,使得数列严格单调递增.(1<=N<=10^5; 1<=Ai<=10^9 ) 思路:首先要明白的一点是数列是严格单调递增,那么没有修改的最长上升子序列也是严格单调递增的,并且是满足要求的. 何为满足要求? 假设A(a)---B(b)---C(c)……是一个符合要求的不修改序列,括号内为下标,那么有B-A>=b-a,这样才能满足夹在中间的数能够修改. 那么本题在nlogn求最长上升子序列的基础做一些处理即可. 处于满足的序列中必

今天花了很长时间终于弄懂了这个算法……毕竟找一个好的讲解真的太难了,所以励志我要自己写一个好的讲解QAQ 这篇文章是在懂了这个问题n^2解决方案的基础上学习. 解决的问题:给定一个序列,求最长不下降子序列的长度(nlogn的算法没法求出具体的序列是什么) 定义:a[1..n]为原始序列,d[k]表示长度为k的不下降子序列末尾元素的最小值,len表示当前已知的最长子序列的长度. 初始化:d[1]=a[1]; len=1; (0个元素的时候特判一下) 现在我们已知最长的不下降子序列长度为1,末尾元素

python是强语言还是弱语言,没有一个具体官方的说法 数据类型也就是变量类型,一般编程语言的变量类型可以分成下面两类. 静态类型与动态类型 静态类型语言:一种在编译期间就确定数据类型的语言.大多数静态类型语言是通过要求在使用任一变量之前声明其数据类型来保证这一点的.Java 和 C 是静态类型语言. 动态类型语言:一种在运行期间才去确定数据类型的语言,与静态类型相反.VBScript 和 Python 是动态类型的,因为它们确定一个变量的类型是在你第一次给它赋值的时候.不使用显示数据类型声明,

nlogn的做法就是记录了在这之前每个长度的序列的最后一项的位置,这个位置是该长度下最后一个数最小的位置.显然能够达到最优. BZOJ 1046中里要按照字典序输出序列,按照坐标的字典序,那么我萌可以把序列先倒着做最长下降子序列,然后我萌就可以知道以a[i]为开头的最长的长度了.每次扫一遍记录答案即可. #include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> #include <algorithm>

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

转载注明出处:http://blog.csdn.net/wdq347/article/details/9001005 (修正了一些错误,并自己重写了代码) 最长公共子序列(LCS)最常见的算法是时间复杂度为O(n^2)的动态规划(DP)算法,但在James W. Hunt和Thomas G. Szymansky 的论文"A Fast Algorithm for Computing Longest Common Subsequence"中,给出了O(nlogn)下限的一种算法. 定理:设

普通的思路是O(n2)的复杂度,这个题的数据量太大,超时,这时候就得用nlogn的复杂度的算法来做,这个算法的主要思想是只保存有效的序列,即最大递增子序列,然后最后得到数组的长度就是最大子序列.比如序列7 8 9 1 2 3 来说, 就是先把第一个数输入到数组中,然后继续输入后面的数,每输入一个数都要和最后一个数比较,因为这时最后一个数一定是有效序列中最大的,如果大于最后一个数,那么就直接将它放到数组的最后就行了,如果不大于最后一个数的话,就找到第一个比他大的数,然后替换它,样例中,先输入进去7

C - DP Crawling in process... Crawling failed Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 1025 uDebug Description   Input   Output   Sample Input   Sample Output   Hint   Description JGShini

题目链接:http://poj.org/problem?id=2533 其实这个题的数据范围n^2都可以过,只是为了练习一下nlogn的写法. 最长上升子序列的nlogn写法有两种,一种是变形的dp,另一种是树状数组. 变形的dp可以参考http://www.cnblogs.com/itlqs/p/5743114.html 树状数组的写法其实就是用到了树状数组求前缀最值,必要的时候可以离散化一下. #include<cstdio> #include<cstring> #includ

LIS问题是经典的动态规划问题,它的状态转移相信大家都很熟悉: f[i] = f[k] + 1  (k < i 且 A[k] < A[i]) 显然这样做复杂度是O(n^2) 有没有更快的算法呢? 当然,你会发现你在往前找的过程中实际上就是在查询最大值的过程,如果能应用二分就很有机会降到nlogn 但是原f[]序列并不满足二分性质呐..怎么办呢? 我们要的是往前长度最大的,我们的二分目标就是长度 不妨开一个长度数组len[i],表示长度为i的上升子序列最后末尾的值的最小值 对于没算出的len,设

分析: 给一个序列,求出每个位置结尾的最长上升子序列 O(n^2) 超时 #include "cstdio" #include "algorithm" #define N 1005 #define INF 0X3f3f3f3f using namespace std; int a[N]; int dp[N]; void solve(int n) { ;i<n;i++) { dp[i]=; ;j<i;j++)///往前找寻美妙的回忆 { if(a[j]&l

先来个板子 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; , M = 1e6+, mod = 1e9+, inf = 1e9+; typedef long long ll; struct node { int c; int num; } u[N]; ,n,m,x,y = ,T = ,ans = ,big = ,cas = ,num = ,len = ; ; bool cmp(node a,node b) { if (a.c==b.c) return

最长不下降子序列实现: 利用序列的单调性. 对于任意一个单调序列,如 1 2 3 4 5(是单增的),若这时向序列尾部增添一个数 x,我们只会在意 x 和 5 的大小,若 x>5,增添成功,反之则失败.由于普通代码是从头开始比较,而 x 和 1,2,3,4 的大小比较是没有用处的,这种操作只会造成时间的浪费,所以效率极低.对于单调序列,只需要记录每个序列的最后一个数,每增添一个数 x,直接比较 x 和末尾数的大小.只有最后一个数才是有用的,它表示该序列的最大限度值. 实现方法就是新开一个数组 d

主要就是输入判断检测,以及一些正则的学习.刚开始玩python项目,代码写的不好.我以前玩C的!! 代码的价值与其是否能够实现功能等价! #密码输入检测 密码长度不少于8个字符,而且必须包含大写/小写/数字 import re def inputPasswordCheck(strInput): strInput = input() #长度判断 if len(strInput) != 8: print('len error') return #表达式匹配 小写字母 PasswordCheck =

b[i]表示长度为i的最长不下降子序列的最小末尾元素的值显然它是单调递增的,满足二分性质,然后就可以愉快地二分啦. #include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<algorithm> #include<cmath> #include<ctime> #include<set> #include<map> #include<stack

Number 类型强转 int :         ---->>>   float,  bool,  complex,  str Float :        ---->>>           int(舍弃小数位),  bool,  complex, str Complex :  ---->>>             str,  bool Bool :          ---->>>             str,  int,

openjudge 百练 2757: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

PyCharm 是一种 Python IDE,可以帮助程序员节约时间,提高生产效率.那么具体如何使用呢?本文从 PyCharm 安装到插件.外部工具.专业版功能等进行了一一介绍,希望能够帮助到大家. 机器之心之前也没系统地介绍过 PyCharm,怎样配置环境.怎样 DeBug.怎样同步 GitHub 等等可能都是通过经验或者摸索学会的.在本文中,我们并不会提供非常完善的指南,但是会介绍 PyCharm 最主要的一些能力,了解这些后,后面就需要我们在实践中再具体学习了. 机器之心的读者应该非常了解

书中7.18的强口令实践题 写一个函数,它使用正则表达式,确保传入的口令字符串是强口令.强口令的定义是: 长度不少于8 个字符,同时包含大写和小写字符,至少有一位数字. 你可能需要用多个正则表达式来测试该字符串,以保证它的强度. 推荐写法1更接近书中多个正则的含义也更好理解,写法2参考网上零宽断言. 注意写法1的大小写匹配要分开,如果写为[a-zA-Z]则只会匹配大小写字符之一即可,不满足同时有大小写 #! python3 # 7.18.1 强口令的定义是:长度不少于8 个字符,同时包含大写和小

前言 由于原微软开源的基于古老的perl语言的Rouge依赖环境实在难以搭建,遂跟着Rouge论文的描述自行实现. Rouge存在N.L.S.W.SU等几大子评估指标.在复现Rouge-L的函数时,便遇到了本博文的问题:求两串的最长公共子序列. 一 参考文献 全文参考均如下博文. 最长公共子序列与最长公共子串[动态规划] - csdn_xzb 二 最长公共子序列 & 最长公共子串的区别 1.最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCS):在字符串A和字符串B中都出

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 namesp