flyinghearts《编程之美》读书笔记连载(10)(转)

本文介绍了一种高效求解最长递增子序列问题的方法,通过维护一个动态数组来跟踪已知最长递增子序列的末尾元素最小值,从而在O(n log n)的时间复杂度内解决问题。

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 2.16 求数组中最长递增子序列

思路:每处理一个数,都可以将这个数插入到已经找到的某个递增子序列(假设包含无限个长度为0的空序列)后,使其长度增加1,处理完毕后,这些长度最大值即为所求。

具有相同长度i+1的递增子序列,若这些序列的最后一个数最小值为min_v[i],其所在的序列为A,则若某个数能插入到序列A,必然能插入到其它相同长度的递增子序列,而能否插入到序列A,仅由min_v[i]值决定,因而只要维护min_v[i]值就够了。

当前数必然可以插入到某个长度为j0<=j<=len len为已找到的最长递增子序列长度)的序列后,使得旧的min_v[j+1](假设该数组每个值初始化为无穷大)大等于该数,必须更新min_v[j+1]等于该数。如果序列是严格递增的,则只能找到一个这样的j值;如果序列是非严格递增的,可能找到不止一个j,取所有j值最大的即可,因为插入到其它的,min_v[j+1]值不会发生改变。

具体过程:

min_v[i]保存当前已找到的所有长度为i的递增子序列的最后一个数的最小值。

len保存当前已找到的最长递增子序列的长度。

对输入src[n], 显然 min_v[0]=src[0],这时len=1

从输入数组的第二个数开始,(假设要求所求子序列严格递增)

比较当前值value和长度为len的子序列最后一个值(min_v[len-1])

1value > min_v[len-1],则可以将value加在已找到的最长递增子序列后面,得到长度为len+1的更长的递增子序列,即有min_v[len]=value,且len值加1

2value <= min_v[len-1],则可以找到0<=j<=len-1满足: value <= min_v[j]

   如果j=0,则value可组成长度为1的子序列,

如果j>0,则可以将value加在由min_v[j-1]决定的长度为j的子序列后,得到新的长度为j+1的子序列。

均有min_v[j]=value

 

如果要输出一个最长递增子序列,可以用一个数组info[i]记录第i+1src[n]数能得到最长递增子序列的长度(info[i]等于前面要写入value的位置在min_v的下标加1)。再同时扫描一遍这两个数组,从后往前扫描,先找到第一个对应长度为len的数A,然后找到第一个对应长度为len-1且比A小的数,以此类推找出所有的数。

 

  1. size_t lis(const int src[], size_t sz)  
  2. {  
  3.   if (src==NULL || sz<1) return 0;   
  4.   //min_v[i]为当前已找到的长度为i+1的所有递增子序列的最后一个值的最小值。  
  5.   vector<int> min_v(sz);  
  6.   min_v[0]=src[0];  
  7.   //len为当前已找到的最长递增子序列的长度  
  8.   size_t i,len=1;  
  9.   int value;  
  10.   for (i=1; i<sz; ++i) {  
  11.     value=src[i];  
  12.     //假设递增子序列是严格递增      
  13.     if (value>min_v[len-1]) min_v[len++]=value;  
  14.     else *lower_bound(&min_v[0],&min_v[len], value)=value;  
  15.   }  
  16.   return len;  
  17. }  

 

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