【二分】递增

该博客介绍了一种利用二分查找策略解决如何修改最少数字使数列严格单调递增的问题。通过创建新数组并判断每个元素是否大于前一个元素,找到合适位置进行替换,从而求得最长上升子序列,最终计算需要修改的数字数量。适用数据范围为1≤N≤10^5,1≤Ai≤10^9。

递增

题目

  • 现有数列A1,A2,····,AN,修改最少的数字,使得数列严格单调递增。

输入

  • 第1 行,1 个整数N

  • 第2 行,N 个整数A1,A2,⋯,AN

输出

  • 1 个整数,表示最少修改的数字

输入样例

3
1 3 2

输出样例

1

说明

  • 对于50% 的数据,N≤10^3

  • 对于100% 的数据,1≤N≤10 ^ 5 ,1≤Ai≤10 ^ 9

解题思路

  • 其实这道题就是一道二分,把每一个数放入一个数组中,看是否比上一个大,如果大就加到后面,不然就从第一个开始看,找比它大的就换掉.这样就可以得出最长上升序列,然后就可以把n减去即可.

程序如下

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int n,a[1000001],b[1000001],r,l,s,mid,sum;
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	scanf("%d",&a[1]);
	b[1]=a[1];//把第一个存进数组 
	sum=1;
	for(int i=2;i<=n;++i)
	{
		scanf("%d",&s); 
		if(s>b[sum])//如果比第一个数大就加在后面一个
		{
			sum++;
			b[sum]=s;//加进去
		}
		else//如果比其中的第一个数小就替换
		{
			l=1;
			r=sum;
			while(l<=r)
			{
				mid=(l+r)>>1;//二分
				if(b[mid]>s) r=mid-1;
					else l=mid+1;
			}
			b[r+1]=s;//替换
		}
	}
	printf("%d",n-sum);
	return 0;
} 
使用二分查找解决最长递增子序列问题结合了贪心算法与二分查找进行优化,该方法时间复杂度为 $\text{O}(n \cdot \text{log}\ n)$,适用于大规模数据,在输出最大递增子序列的长度的同时,也能找出具体的最大递增子序列 `tails` [^3]。 ### 思路 贪心思想在于尽可能使子序列的末尾元素小,这样后续能接更多元素。维护一个数组 `tails`,`tails[i]` 表示长度为 `i+1` 的递增子序列的末尾元素的最小值。 ### 步骤 1. 遍历数组 `nums` 中的每个元素 `num`。 2. 对于每个 `num`,使用二分查找在 `tails` 中找到第一个大于等于 `num` 的位置 `pos`。 3. 如果 `pos` 等于 `tails` 的长度,说明 `num` 比 `tails` 中所有元素都大,可将 `num` 追加到 `tails` 末尾,这意味着找到了更长的递增子序列。 4. 若 `pos` 小于 `tails` 的长度,将 `tails[pos]` 更新为 `num`,保证 `tails` 中每个位置记录的是对应长度递增子序列的最小末尾元素。 5. 最终 `tails` 的长度即为最长递增子序列的长度。 ### 代码示例 ```python def lengthOfLIS(nums): tails = [] for num in nums: left, right = 0, len(tails) while left < right: mid = left + (right - left) // 2 if tails[mid] < num: left = mid + 1 else: right = mid if left == len(tails): tails.append(num) else: tails[left] = num return len(tails) nums = [5,1,6,8,2,4,5,10] print(lengthOfLIS(nums)) ``` ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$\text{O}(n \cdot \text{log}\ n)$,其中 $n$ 是数组 `nums` 的长度。对于每个元素,二分查找的时间复杂度为 $\text{log}\ n$。 - **空间复杂度**:$\text{O}(n)$,主要用于存储 `tails` 数组。
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