目录 1. 最长递增序列 2. 最长公共子序列 3. 最长公共子串 1. 最长递增序列 给定一个序列,找出其中最长的,严格递增的子序列的长度(不要求连续). 解法一:动态规划 通过一个辅助数组记录每一个元素处的最大序列长度(在必须选这个元素的前提下),然后在坐标小于当前元素的数组扫描,在值小于当前元素的集合中选出最大值即为当前元素处的最大子序列.状态转移方程: dp[i] = max(1, max(dp[j]+1, j<i, nums[j]<nums[i]) class Solution: d

题目1533:最长上升子序列 http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1533 时间限制:1 秒 内存限制:128 兆 特殊判题:否 提交:857 解决:178 题目描述: 给定一个整型数组, 求这个数组的最长严格递增子序列的长度. 譬如序列1 2 2 4 3 的最长严格递增子序列为1,2,4或1,2,3.他们的长度为3. 输入: 输入可能包含多个测试案例.对于每个测试案例,输入的第一行为一个整数n(1<=n<=100000):代表将要输入的序列长度输入的第二行

这篇日志主要为了记录这几天的学习成果. 最长公共子序列根据要不要求子序列连续分两种情况. 只考虑两个串的情况,假设两个串长度均为n. 一,子序列不要求连续. (1)动态规划(O(n*n)) (转自:http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/archive/2013/03/15/2959039.html) 动态规划采用二维数组来标识中间计算结果,避免重复的计算来提高效率. 1)最长公共子序列的长度的动态规划方程 设有字符串a[0...n],b[0...m],下面就是递推

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1533 题目描述: 给定一个整型数组, 求这个数组的最长严格递增子序列的长度. 譬如序列1 2 2 4 3 的最长严格递增子序列为1,2,4或1,2,3.他们的长度为3. 输入: 输入可能包含多个测试案例. 对于每个测试案例,输入的第一行为一个整数n(1<=n<=100000):代表将要输入的序列长度 输入的第二行包括n个整数,代表这个数组中的数字.整数均在int范围内. 输出: 对于每个测试案例,输出其最长严

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

可以发现只有当两个序列中都没有重复元素时(1-n的排列)此种优化才是高效的,不然可能很不稳定. 求a[] 与b[]中的LCS 通过记录lis[i]表示a[i]在b[]中的位置,将LCS问题转化为最长上升子序列问题,转化方法如下: for(int i=1;i<=n;i++){ local[b[i]]=i; } for(int i=1;i<=n;i++){ lis[i]=local[a[i]]; } 当序列中有元素重复时,我们们需要保证对于每个a[i]所记录的位置必须是逆序的,以保证一个元素只取一

http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1533 题目描述: 给定一个整型数组, 求这个数组的最长严格递增子序列的长度. 譬如序列1 2 2 4 3 的最长严格递增子序列为1,2,4或1,2,3.他们的长度为3. 输入: 输入可能包含多个测试案例.对于每个测试案例,输入的第一行为一个整数n(1<=n<=100000):代表将要输入的序列长度输入的第二行包括n个整数,代表这个数组中的数字.整数均在int范围内. 输出: 对于每个测试案例,输出其最长严格递增子序列长

题目链接: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=20885 题意: 求二维最长严格递增子序列. 题解: O(n^2)的算法很好想,不过这里会t掉,只能O(nlogn) 于是用二分来维护: 先把所有的数按x递增排序,x相同的按y递减排序(这里之所以要按y递减排序是因为为了写代码方便,递减的话你后面基本就只要考虑y的大小,如果不递减,你还要考虑x的大小的,具体的可以自己思考一下) 排完序之后我们接下来就只考虑y的大小

题目描述: 给定一个整型数组, 求这个数组的最长严格递增子序列的长度. 譬如序列1 2 2 4 3 的最长严格递增子序列为1,2,4或1,2,3.他们的长度为3. 输入: 输入可能包含多个测试案例. 对于每个测试案例,输入的第一行为一个整数n(1<=n<=100000):代表将要输入的序列长度 输入的第二行包括n个整数,代表这个数组中的数字.整数均在int范围内. 输出: 对于每个测试案例,输出其最长严格递增子序列长度. 样例输入: 4 4 2 1 3 5 1 1 1 1 1 样例输出: 2

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

The All-purpose Zero Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 947    Accepted Submission(s): 453 Problem Description ?? gets an sequence S with n intergers(0 < n <= 100000,0<= S[i] &l

算法新手,刷力扣遇到这题,搞了半天终于搞懂了,来这记录一下,欢迎大家交流指点. 题目描述: 给你一个整数数组 nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度. 子序列是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序.例如,[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列. 解法一:暴力递归 不解释,先暴力搞一下.(时间复杂度O(n^3),不行) 1 class Solution { 2 public: 3 int l(vector<int>&

6357. Hills And Valleys 自己感觉这是个好题,应该是经典题目,所以半路选手补了这道字符串的动态规划题目. 题意就是给你一个串,翻转任意区间一次,求最长的非下降子序列. 一看题面写的0≤Ai≤9 (i=1,2,⋯,n).就知道肯定有点东西,只要这么写,肯定就是有某个神奇的操作可以解决这道题目. 比赛的时候脑壳都要炸了也没想出来,补题的时候懂了,我可以定义一个b串为0123456789,这肯定是递增的,所以我翻转b的某个区间,然后去和a匹配,因为我把b再翻转回来,还是递增的.

题目链接:hdu 5773 The All-purpose Zero 官方题解:0可以转化成任意整数,包括负数,显然求LIS时尽量把0都放进去必定是正确的. 因此我们可以把0拿出来,对剩下的做O(nlogn)的LIS,统计结果的时候再算上0的数量. 为了保证严格递增,我们可以将每个权值S[i]减去i前面0的个数,再做LIS,就能保证结果是严格递增的. 个人看法:对于显然把所以0放进去部分我解释一下: 如果0位于最长上升子序列两边,这两个零要加进去是显然的 如果有一个0夹于最长上升子序列之间,那么

[BZOJ2423][HAOI2010]最长公共子序列 试题描述 字符序列的子序列是指从给定字符序列中随意地(不一定连续)去掉若干个字符(可能一个也不去掉)后所形成的字符序列.令给定的字符序列X=“x0,x1,…,xm-1”,序列Y=“y0,y1,…,yk-1”是X的子序列,存在X的一个严格递增下标序列<i0,i1,…,ik-1>,使得对所有的j=0,1,…,k-1,有xij = yj.例如,X=“ABCBDAB”,Y=“BCDB”是X的一个子序列.对给定的两个字符序列,求出他们最长的公共子序

序列变换 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 820    Accepted Submission(s): 336 Problem Description 我们有一个数列A1,A2...An,你现在要求修改数量最少的元素,使得这个数列严格递增.其中无论是修改前还是修改后,每个元素都必须是整数.请输出最少需要修改多少个元素.  

最长上升子序列 时间限制: 10 Sec   内存限制:128 MB 题目描述 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.我们想知道此时最长上升子序列长度是多少? 输入 第一行一个整数N,表示我们要将1到N插入序列中,接下是N个数字,第k个数字Xk,表示我们将k插入到位置Xk(0<=Xk<=k-1,1<=k<=N) 输出 1行,表示最长上升子序列的长度是多少. 样例输入 3 0 0 2 样例输出 2 提示 100%的数据 n&l

d.最长上升子序列 s.注意是严格递增 c.O(nlogn) #include<iostream> #include<stdio.h> using namespace std; ; int a[MAXN],b[MAXN]; //b[k]是序列a中所有长度为k的递增子序列中的最小结尾元素值 //用二分查找的方法找到一个位置,使得num>b[i-1]并且num<b[i],并用num代替b[i] int Search(int num,int low,int high){ in

首先定义一个给定序列的子序列,就是将给定序列中零个或多个元素去掉之后得到的结果,其形式化定义如下:给定一个序列X = <x1,x2 ,..., xm>,另一个序列Z =<z1,z2 ,..., zk> 满足如下条件时称为X的子序列,即存在一个严格递增的X的下标序列<i1,i2 ,..., ik>,对于所有j = 1,2,...,k,满足xij = zj,例如,Z=<B,C,D,B>是X=<A,B,C,B,D,A,B>的子序列,对应的下标序列为&l

先简单介绍下什么是最长公共子序列问题,其实问题很直白,假设两个序列X,Y,X的值是ACBDDCB,Y的值是BBDC,那么XY的最长公共子序列就是BDC.这里解决的问题就是需要一种算法可以快速的计算出这个最大的子序列,当然,用最简单的方法就是列出XY全部的子系列然后一个个对比,但这样的时间复杂度是绝对不能接受的.假设X的长度是m,Y的长度是n,拿X的一个子序列和Y进行对比的时间是n,计算X的全部子序列的时间是2^m,所以,如果采用的是一个个全部计算的话,将会花费n*2^m的时间,指数级别的时间复杂

Description 字符序列的子序列是指从给定字符序列中随意地(不一定连续)去掉若干个字符(可能一个也不去掉)后所形成的字符序列.令给定的字符序列X=“x0,x1,…,xm-1”,序列Y=“y0,y1,…,yk-1”是X的子序列,存在X的一个严格递增下标序列<i0,i1,…,ik-1>,使得对所有的j=0,1,…,k-1,有xij = yj.例如,X=“ABCBDAB”,Y=“BCDB”是X的一个子序列.对给定的两个字符序列,求出他们最长的公共子序列长度,以及最长公共子序列个数. Inpu