【BZOJ】1669: [Usaco2006 Oct]Hungry Cows饥饿的奶牛 最长上升子序列

本文介绍了一种经典的计算机科学问题——寻找给定序列中最长递增子序列的方法。通过两种不同复杂度的算法实现,一种是简单的动态规划方法,另一种则是采用单调栈结合贪心策略实现的更高效的解决方案。

Description

Farmer John养了N(1 <= N <= 5,000)头奶牛,每头牛都有一个不超过32位二进制数的正整数编号。FJ希望奶牛们在进食前,能按编号从小到大的顺序排好队,但奶牛们从不听他的话。为了让奶牛们养成这个习惯,每次开饭时,FJ从奶牛中顺序地挑出一些,这些奶牛的编号必须按挑出的顺序递增。然后FJ让被挑出的奶牛们吃饭——其他奶牛就只能饿肚子了。 现在,你得到了这一次开饭前队伍中从前到后所有奶牛的编号。奶牛们想请你计算一下,按照FJ的规定,最多有多少头奶牛能吃上饭? 比如说,有11头奶牛按以下顺序排好了队(数字代表奶牛的编号) 2 5 18 3 4 7 10 9 11 8 15 对于这个队列,最多可以让7头奶牛吃上饭,她们的编号分别为2,3,4,7,10,11,15。队列2,5,3,10,15是不合法的,因为第3头奶牛的编号(3)小于她前面一头奶牛的编号(5)。

Input

* 第1行: 一个整数,N * 第2..?行: 除了最后一行,每一行都包含恰好20个用空格隔开的整数,依次表 示队伍中从前到后的奶牛的编号。如果N不能整除20,那么最后一 行包含的数字不到20个

Output

* 第1行: 输出按照FJ的规定,最多可以挑出的奶牛的数目

Sample Input

11
2 5 18 3 4 7 10 9 11 8 15

Sample Output

7

HINT

Source

 题解:

  这题……直接dp最长上升子序列。。无聊的我交了单调栈+贪心的nlog……

      O(n^2):

     

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
const int MAXN=5001;
int a[MAXN],dp[MAXN];
int main(int argc, char *argv[])
{
	int n,m,i,j;
	int ans=0;
	scanf("%d",&n);
	for(i=1;i<=n;i++)
	{
		scanf("%d",&a[i]);
		for(j=0;j<i;j++)
		if(a[i]>a[j]) dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);
		ans=max(ans,dp[i]);
	}
	printf("%d\n",ans);
	return 0;
}


O(nlogn):

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
const int MAXN=5001;
int s[MAXN];
int main(int argc, char *argv[])
{
    int n,i,x,l,r,mid;
    int top=0;
    s[0]=-1;
    scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&x);
        if(x>s[top]) s[++top]=x;
        else
        {
            l=0,r=top;
            while(l<r)
            {
                mid=(l+r)/2;
                if(x<=s[mid]) r=mid;
                else l=mid+1;
            }
            s[l]=x;
        }
    }
    printf("%d\n",top);
    return 0;
}


 

### BZOJ1728 Two-Headed Cows (双头牛) 的解题思路 #### 题目概述 BZOJ1728 是一道经典的图论问题,题目描述了一群双头牛之间的关系网络。每只双头牛可以看作是一个节点,而它们的关系则构成了边。目标是从这些关系中找出满足特定条件的最大子集。 此问题的核心在于利用 **二分查找** 和 **染色法** 来验证是否存在符合条件的子图结构[^1]。 --- #### 解题核心概念 ##### 1. 图模型构建 该问题可以通过无向图建模,其中每个顶点代表一只双头牛,边表示两只双头牛之间存在某种关联。最终的目标是在这个图中找到最大的独立集合(Independent Set),即任意两个顶点都不相连的一组顶点[^2]。 ##### 2. 二分查找的应用 为了高效求解最大独立集大小 \( k \),采用二分策略来逐步逼近最优解。具体来说,在区间 [0, n] 中通过不断调整上下界寻找可能的最大值 \( k \)[^3]。 ##### 3. 染色法验证可行性 对于当前假设的最大独立集大小 \( mid \),尝试从原图中选取恰好 \( mid \) 个顶点构成候选集合,并检查其是否形成合法的独立集。这一过程通常借助 BFS 或 DFS 实现,同时配合颜色标记技术区分已访问状态以及检测冲突情况[^4]。 以下是基于 Python 的伪代码实现: ```python from collections import deque def bfs_coloring(graph, start_node): queue = deque() color_map = {} # 初始化起点的颜色为 0 color_map[start_node] = 0 queue.append(start_node) while queue: current = queue.popleft() for neighbor in graph[current]: if neighbor not in color_map: # 给邻居分配相反的颜色 color_map[neighbor] = 1 - color_map[current] queue.append(neighbor) elif color_map[neighbor] == color_map[current]: return False # 如果发现相邻节点有相同颜色,则无法完成有效染色 return True def is_possible_to_select_k(graph, nodes_count, target_size): from itertools import combinations all_nodes = list(range(nodes_count)) possible_combinations = combinations(all_nodes, target_size) for subset in possible_combinations: subgraph = {node: [] for node in subset} valid_subset = True for u in subset: for v in graph[u]: if v in subset and v != u: subgraph[u].append(v) # 对子图进行染色测试 colors_used = set() coloring_success = True for node in subset: if node not in colors_used: success = bfs_coloring(subgraph, node) if not success: coloring_success = False break if coloring_success: return True # 找到一个有效的组合即可返回成功标志 return False def binary_search_max_independent_set(graph, total_nodes): low, high = 0, total_nodes best_result = 0 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if is_possible_to_select_k(graph, total_nodes, mid): best_result = mid low = mid + 1 else: high = mid - 1 return best_result ``` --- #### 复杂度分析 上述算法的时间复杂度主要取决于以下几个方面: - 枚举所有可能的子集规模:\( O(\binom{n}{k}) \), 其中 \( k \) 表示当前试探的独立集大小。 - 子图构造与染色检验操作:每次调用 `bfs_coloring` 函数需遍历整个子图,最坏情况下时间开销接近线性级别 \( O(k^2) \). 综合来看整体效率较高但仍有优化空间[^5]. --- #### 总结 通过对 BZOJ1728 进行深入剖析可知,合理运用二分加染色的方法能够显著提升解决问题的能力。这种方法不仅适用于本题场景下寻找最大独立集的任务需求,同时也可推广至其他相似类型的 NP 完全难题处理之中[^6]。 ---
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