LIS定义
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), (3, 4, 8)等等。这些子序列中最长的长度是4,比如子序列(1, 3, 5, 8).
求解方法
1.动态规划
状态设计:F[i]代表以A[i]结尾的LIS的长度
状态转移:F[i]=max{F[i],F[j]+1}(1<=j< i,A[j]< A[i])
边界处理:F[i]=1(1<=i<=n)
时间复杂度:O(n^2)
1 #include2 #include 3 int dp[30010];///以s[i]结尾的最长上升子序列长度为1 4 int s[30010]; 5 using namespace std; 6 int main() 7 { 8 int n,i,j; 9 while(scanf("%d",&n)!=EOF)10 {11 int ans=0;12 for(i=0; i s[j])23 {24 dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);25 }26 }27 ans=max(dp[i],ans);28 }29 printf("%d\n",ans);30 }31 return 0;32 }
二.贪心+二分
我们可以模拟一个stack,每次取栈顶元素和读到的元素做比较,如果大于栈顶元素则将它入栈;如果小于,则二分查找栈中的比它大的第1个数,并替换它。最长序列长度即为最后模拟的大小。
我们再举一个例子:有以下序列A[]=3 1 2 6 4 5 10 7,求LIS长度。
我们定义一个B[i]来储存可能的排序序列,len为LIS长度。我们依次把A[i]有序地放进B[i]里。(为了方便,i的范围就从1~n表示第i个数)
A[1]=3,把3放进B[1],此时B[1]=3,此时len=1,最小末尾是3
A[2]=1,因为1比3小,所以可以把B[1]中的3替换为1,此时B[1]=1,此时len=1,最小末尾是1
A[3]=2,2大于1,就把2放进B[2]=2,此时B[]={1,2},len=2
同理,A[4]=6,把6放进B[3]=6,B[]={1,2,6},len=3
A[5]=4,4在2和6之间,比6小,可以把B[3]替换为4,B[]={1,2,4},len=3
A[6]=5,B[4]=5,B[]={1,2,4,5},len=4
A[7]=10,B[5]=10,B[]={1,2,4,5,10},len=5
A[8]=7,7在5和10之间,比10小,可以把B[5]替换为7,B[]={1,2,4,5,7},len=5
最终我们得出LIS长度为5。但是,但是!!这里的1 2 4 5 7很明显并不是正确的最长上升子序列。是的,B序列并不表示最长上升子序列,它只表示相应最长子序列长度的排好序的最小序列。这有什么用呢?我们最后一步7替换10并没有增加最长子序列的长度,而这一步的意义,在于记录最小序列,代表了一种“最可能性”,或者可以说是增大了这个序列的“潜力”。假如后面还有两个数据8和9,那么B[6]将更新为8,B[7]将更新为9,len就变为7。读者可以自行体会它的作用。
因为在B中插入的数据是有序的,不需要移动,只需要替换,所以可以用二分查找插入的位置,那么插入n个数的时间复杂度为〇(logn),这样我们会把这个求LIS长度的算法复杂度降为了〇(nlogn)。
1 #include2 #include 3 #include 4 using namespace std; 5 int a[30010]; 6 int lis[30010];///表示长度为i的LIS结尾元素的最小值 7 int main() 8 { 9 int n,i,j,len,pos;10 while(scanf("%d",&n)!=EOF)11 {12 len=0;13 memset(lis,0,sizeof(lis));14 for(i=0;i lis[len])22 {23 lis[++len]=a[i];24 }25 else26 {27 pos=lower_bound(lis,lis+len,a[i])-lis;28 lis[pos]=a[i];29 }30 }31 printf("%d\n",len+1);///len是从0开始的32 }33 }