NYOJ 单调递增子序列(二)
单调递增子序列(二)
时间限制:1000 ms | 内存限制:65535 KB
难度:4
- 描述
-
给定一整型数列{a1,a2...,an}(0<n<=100000),找出单调递增最长子序列,并求出其长度。
如:1 9 10 5 11 2 13的最长单调递增子序列是1 9 10 11 13,长度为5。
- 输入
-
有多组测试数据(<=7)
每组测试数据的第一行是一个整数n表示序列中共有n个整数,随后的下一行里有n个整数,表示数列中的所有元素.每个整形数中间用空格间隔开(0<n<=100000)。
数据以EOF结束 。
输入数据保证合法(全为int型整数)! - 输出
- 对于每组测试数据输出整形数列的最长递增子序列的长度,每个输出占一行。
- 样例输入
-
7 1 9 10 5 11 2 13 2 2 -1
- 样例输出
-
5 1
分析:
这是一个很好的题目。题目的算法还是比较容易看出来的,就是求最长上升子序列的长度。不过这一题的数据规模最大可以达到40000,经典的O(n^2)的动态规划算法明显会超时。我们需要寻找更好的方法来解决是最长上升子序列问题。
先回顾经典的O(n^2)的动态规划算法,设A[i]表示序列中的第i个数,F[i]表示从1到i这一段中以i结尾的最长上升子序列的长度,初始时设F[i] = 0(i = 1, 2, ..., len(A))。则有动态规划方程:F[i] = max{1, F[j] + 1} (j = 1, 2, ..., i - 1, 且A[j] < A[i])。
现在,我们仔细考虑计算F[i]时的情况。假设有两个元素A[x]和A[y],满足
(1)x < y < i (2)A[x] < A[y] < A[i] (3)F[x] = F[y]
此时,选择F[x]和选择F[y]都可以得到同样的F[i]值,那么,在最长上升子序列的这个位置中,应该选择A[x]还是应该选择A[y]呢?
很明显,选择A[x]比选择A[y]要好。因为由于条件(2),在A[x+1] ... A[i-1]这一段中,如果存在A[z],A[x] < A[z] < a[y],则与选择A[y]相比,将会得到更长的上升子序列。
再根据条件(3),我们会得到一个启示:根据F[]的值进行分类。对于F[]的每一个取值k,我们只需要保留满足F[i] = k的所有A[i]中的最小值。设D[k]记录这个值,即D[k] = min{A[i]} (F[i] = k)。
注意到D[]的两个特点:
(1) D[k]的值是在整个计算过程中是单调不上升的。
(2) D[]的值是有序的,即D[1] < D[2] < D[3] < ... < D[n]。
利用D[],我们可以得到另外一种计算最长上升子序列长度的方法。设当前已经求出的最长上升子序列长度为len。先判断A[i]与D[len]。若A[i] > D[len],则将A[i]接在D[len]后将得到一个更长的上升子序列,len = len + 1, D[len] = A[i];否则,在D[1]..D[len]中,找到最大的j,满足D[j] < A[i]。令k = j + 1,则有D[j] < A[i] <= D[k],将A[i]接在D[j]后将得到一个更长的上升子序列,同时更新D[k] = A[i]。最后,len即为所要求的最长上升子序列的长度。
在上述算法中,若使用朴素的顺序查找在D[1]..D[len]查找,由于共有O(n)个元素需要计算,每次计算时的复杂度是O(n),则整个算法的时间复杂度为O(n^2),与原来的算法相比没有任何进步。但是由于D[]的特点(2),我们在D[]中查找时,可以使用二分查找高效地完成,则整个算法的时间复杂度下降为O(nlogn),有了非常显著的提高。需要注意的是,D[]在算法结束后记录的并不是一个符合题意的最长上升子序列!
这个算法还可以扩展到整个最长子序列系列问题,整个算法的难点在于二分查找的设计,需要非常小心注意。
代码如下:
#include <iostream>
using namespace std;
int a[1000005];
int dp[100005];
int binarysearch(int x,int len)
{
int mid,left,right;
left=1;
right=len;
mid=(right+left)/2;
while(left<=right)
{
if(x>dp[mid])
{
left=mid+1;
}
else
if(x<dp[mid])
{
right=mid-1;
}
else
{
return mid;
}
mid=(right+left)/2;
}
return left;
}
int main()
{
int i,j;
int len;
int n;
while(cin>>n)
{
for(i=0;i<n;i++)
{
cin>>a[i];
}
dp[0]=-1000000;
dp[1]=a[0];
len=1;
for(i=1;i<n;i++)
{
j=binarysearch(a[i],len);
dp[j]=a[i];
if(j>len)
{
len=j;
}
}
cout<<len<<endl;
}
return 0;
}
转载于:https://www.cnblogs.com/lzmfywz/articles/2351793.html
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