• Leetcode中级算法-动态规划03(最长上升子序列)


    最长上升子序列(LIS)的定义:

       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).

    三种求解方法:

    1. O(n^2)的DP
    2. O(nlogn)的二分+贪心法
    3. O(nlogn)的树状数组优化的DP
    

    题目:Longest Increasing Subsequence

    给定一个无序的整数数组,找到其中最长上升子序列的长度。

    示例:

    输入: [10,9,2,5,3,7,101,18]
    输出: 4
    解释: 最长的上升子序列是 [2,3,7,101],它的长度是 4。
    说明:

    可能会有多种最长上升子序列的组合,你只需要输出对应的长度即可。
    你算法的时间复杂度应该为 O(n2) 。
    进阶: 你能将算法的时间复杂度降低到 O(n log n) 吗?

    感性思路:简单DP,不一样的配方,一样的套路。想要求得最长上升子序列的长度,来源只有一种——前一个最长上升子序列的长度+1 ,据此就得到了状态转移方程 。

    如何实现:用F[i] 来表示该位置最长上升子序列的长度,那么我们就扫描i之前的元素,如果前面的元素比nums[i]小,我们就让该位置的长度=前面最大的最长上升子序列的长度加1,即“F[i]=max{F[j]+1}( 0< j < i, A[j] < A[i] )” 。需要注意的是必须是前面的最大的最长上升子序列的长度加1 !!! 比如:

    1, 3, 6, 7, 9, 4, 10, 5, 6
    

    对应的 F[ i ] 是:

    1,2,3,4,5,3,  x
    

    当算到 x 的时候,如果不是前面的最大的最长上升子序列的长度加1的话x的位置就会变成4,这是我们所不希望的 。

    1. O(n^2)的DP

    #include<iostream>
    #include<vector>
    using namespace std ;
    class Solution {
    public:
        int lengthOfLIS(vector<int>& nums) {
            int TT = nums.size()  ;
            if( TT == 0)
                return 0;
            vector<int> F(TT,1);
            for (int i = 0; i < TT ; ++i)
            {
                for (int j = 0; j < i ; ++j )
                {
                    if(nums[j] < nums[i]  ){
                        //这里需要注意一下
                        F[i] = max(F[j] + 1 ,F[i]);
                    }       
                }
            }
            int max =  F[0] ;
            for(auto i:F ){
                if(i > max )
                    max =  i ;
            }
            return max  ;
        }
    };

    2. O(nlogn)的二分+贪心法(暂略)

    3. O(nlogn)的树状数组优化的DP(暂略)

    参考链接:
    https://blog.csdn.net/George__Yu/article/details/75896330

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Tattoo-Welkin/p/10335272.html
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