最长上升子序列的转移方程:b[k]=max(max(b[j]|a[j]<a[k],j<k)+1,1); 其优化主要在求解当前最长长度是要查找前面的b数组中是否有最大的值,且当前期a[j]
方法三:dp+二分(优化版) 弥补了上面两种方法不足。时间复杂度为O(nlogn) 又能保存每个以a[i]结尾的最长上升子序列。 #include <cstdio>#include<iostream>#include<cstdlib>#include<algorithm>#include<ctime>#include<cmath>#include<string>#include<cstring>#include<stack>#include<queue>#include<list>#i...
否则 就在f数组里面找第一个比a[i]大的数, 把a[i] 替换给这个位置 毕竟1 5 6 和1 4 6 总是1 4 6 可能性更高一些 比如2 6 4 5 3 第一次 f: 2 2 > 6 第二次 f: 2 6 4 < 6 f[1] = 4 第三次 f: 2 4 5 > 4 第四次 f: 2 4 5 3 < 5 f[1] = 3 第五次 f: 2 ...
状态:dp[i]表示长度为i的序列中终点最小的值 转移:因为dp[i]单调递增,若a[j]>dp[i],则加入其后,若a[j]<dp[i],更新相应终点 优化代码: #include<stdio.h>#include<iostream>#include<string.h>#include<string>#include<math.h>#include<algorithm>#include<queue>#include<stack>#include#include<vecto...
建立一个数组res[Maxn], res[ i ]用来记录以i位置为结尾的最长的子序列,那么我们要求res这个数组里的最大值(注意不是res[ n ] ),所以当我们在求res[ i ] 时,需要从0到i-1扫一遍,看看通过哪个点“松弛” (因为这个算法好像迪科斯彻最短路,所以借用这个名词来解释一下),这样代码如下 ...
建立一个数组res[Maxn], res[ i ]用来记录以i位置为结尾的最长的子序列,那么我们要求res这个数组里的最大值(注意不是res[ n ] ),所以当我们在求res[ i ] 时,需要从0到i-1扫一遍,看看通过哪个点“松弛” (因为这个算法好像迪科斯彻最短路,所以借用这个名词来解释一下),这样代码如下 ...
它能存放一个整数序列和一个特别的变量i。在初始时刻,黑匣子为空且i等于0。这个黑匣子执行一系列的命令。有两类命令: (1)ADD(x):把元素x放入黑匣子; (2)GET:i增1的同时,输出黑匣子内所有整数中第i小的数。 牢记第... 牛大了的牛大 0 311 Spark算子...
解题思路 使用二分来对朴素版动态规划进行优化 当这个数a[i]比当前f最后一个数f[cnt]还要大时,那么这个数就符合条件f[cnt++] = a[i] 否则 就在f数组里面找第一个比a[i]大的数, 把a[i] 替换给这个位置 毕竟1 5 6 和1 4 6 总是1 4 6 可能性更高一些 比如 2
最长上升子序列的溯源 (数据范围为1~100000时) (数据范围为1~1000时) 输入样例: 7 3 1 2 1 8 5 6 输出样例: 4 #include<iostream>#include<algorithm>usingnamespacestd;constintN=1010;inta[N],f[N];intmain(){intn;cin>>n;for(inti=0;i<n;i++){cin>>a[i];f[i]=1;for(intj=0;j<i...
在这个过程中,只重复执行这两步就可以了,最后b数组的长度就是最长的上升子序列长度。例如:如该数列为: 5 9 4 1 3 7 6 7 那么: 5 //加入 5 9 //加入 4 9 //用4代替了5 1 9 //用1代替4 1 3 //用3代替9 1 3 7 //加入 1 3 6 //用6代替7 ...