最长上升子序列(LIS)——玲珑学院OJ 1097

本文介绍了一种解决渡轮问题的方法,通过将问题转化为最长上升子序列问题来求解。具体实现中,针对每个输入点,通过排序和二分查找等算法优化了处理流程。
  • 题目链接:http://www.ifrog.cc/acm/problem/1097

  • 分析:这题就是渡轮问题的改动版,还是用最长上升子序列来做,不过B序列中的一个点不止对应一个A序列中的一个点,而是最多6个点,那么我们就可以把B串中的每一个点用与之对应的A串中的6个点替换,并且按从大到小的顺序替换,用来保证每次只会在这6个点中选出一个点。

  • AC代码:

/*************************************************************************
    > File Name: B.cpp
    > Author: Akira
    > Mail: qaq.febr2.qaq@gmail.com
    > Created Time: 2017年03月04日 星期六 21时01分46秒
 ************************************************************************/

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<string>
#include<cstdlib>
#include<algorithm>
#include<queue>
#include<stack>
#include<map>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<set>
#include<list>
#include<ctime>
typedef long long LL;
typedef unsigned long long ULL;
typedef long double LD;
#define MST(a,b) memset(a,b,sizeof(a))
#define CLR(a) MST(a,0)
#define Sqr(a) ((a)*(a))

using namespace std;

#define MaxN 100001
#define MaxM MaxN*10
#define INF 0x3f3f3f3f
#define PI 3.1415926535897932384626
const int mod = 1e9+7;
const int eps = 1e-8;
#define bug cout << 88888888 << endl;

int n;
int DP[MaxN*10];
int arr[MaxN*10];


int LIS()
{
    CLR(DP);
    int top = 0;
    DP[0] = -1;
    for(int i=0;i<n*6;i++)
    {
        if(arr[i]>DP[top])  DP[++top] = arr[i];
        else
        {
            int low = 1, high = top;
            while(low<=high)
            {
                int mid = (low+high)/2;
                if(arr[i]>DP[mid]) low = mid+1;
                else high = mid-1;
            }
            DP[low] = arr[i];
        }
        //cout << top << " " << DP[top] << endl;
    }
    return top;
}

void solve()
{
    printf("%d\n", LIS());
}

int main()
{
    while(~scanf("%d", &n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            int matching[6];
            for(int j=0;j<6;j++)
            {
                scanf("%d", &matching[j]);
            }
            sort(matching,matching+6);
            for(int j=0;j<6;j++)
            {
                arr[i*6+5-j] = matching[j];
            }
        }
        solve();
    }
}

### C++ 实现最长上升子序列 (LIS) 算法 #### 示例代码解释 对于给定的一个整数数组 `a`,目标是找出其中最长的严格递增子序列并返回该序列的最大长度。下面展示了一种基于动态规划的方法来解决问题。 ```cpp #include <iostream> #include <algorithm> // For std::max function using namespace std; int main() { int a[1005], dp[1005], ans = 0; int n; cin >> n; // 输入数组大小 for (int i = 1; i <= n; ++i) { cin >> a[i]; // 输入数组元素 } for (int i = 1; i <= n; ++i) { dp[i] = 1; // 初始化dp数组,默认每个位置至少可以构成长度为1的上升子序列 for (int j = 1; j < i; ++j) { if (a[j] < a[i]) { // 如果存在更早的位置上的数值小于当前位置,则更新dp值 dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); } } ans = max(ans, dp[i]); // 更新最大上升子序列长度 } cout << ans; // 输出最终的结果 return 0; } ``` 这段程序首先读取输入的数据到数组 `a[]` 中,并初始化另一个同样大小的辅助数组 `dp[]` 来记录到达每一个索引处所能形成的最长上升子序列的长度。遍历整个数组,在每一步都尝试寻找之前已经访问过的所有可能形成新的上升子序列的情况,并据此调整当前节点对应的 `dp[]` 值。最后输出的是在整个过程中发现的最大上升子序列长度[^1]。 此方法的时间复杂度为 O(),适用于较小规模的数据集(n ≤ 1e4)。当面对更大范围内的数据时,建议采用更加高效的算法比如贪心加二分查找的方式来进行优化处理[^5]。
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