求最长不下降序列

本文介绍了一种求解最长不下降子序列的算法实现,通过逆向迭代的方法找到给定序列中最长的不下降子序列长度。示例中使用了一个包含10个整数的序列,最终求得最长不下降子序列的长度为6。

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题目描述
设有n(n<=1000)个不相同的整数(小于32767)组成的数列,记为:
    a1,a2,…,an,其中任意两个数不相同。
  例如:3,18,7,14,10,12,23,41,16,24。
  若有 且有 。则称为长度为e的不下降序列。如上例中,3,18,23,24为一个长度为4的不下降序列,同时也有3,7,10,12,16,24长度为6的不下降序列。程序要求,当原始数列给出后,求出最长的不下降数列的长度。

输入输出样例
输入样例
10
3 18 7 14 10 12 23 41 16 24

输出样例
6

说明
数组a用于记输入的数,数组f用于记录长度。(我用的是逆推)


var
  i,j,n,max,maxn:longint;
  a:array[0..1000]of longint;
  f:array[0..1000]of longint;
begin
  readln(n);
  for i:=1 to n do
  begin
    read(a[i]);
    f[i]:=1;
  end;
  for i:=n downto 1 do
  begin
    max:=0; maxn:=0;
    for j:=i to n do
      if (f[j]>max)and(a[i]<a[j]) then begin max:=f[j]; maxn:=j; end;
    f[i]:=f[i]+f[maxn];
  end;
  max:=0;
  for i:=1 to n do
    if max<f[i] then max:=f[i];
  writeln(max);
end.
<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于最长下降序列算法和实现的问题。首先,我需要确认用户的具体需是什么。用户提到了“最长下降序列”,并希望了解算法及其实现。根据提供的引用内容,用户可能已经了解了一些基础概念,但需要更详细的解释和代码示例。 首先,我需要回顾最长下降序列(Longest Non-Decreasing Subsequence,LNDS)的基本定义。根据引用[1],LNDS是在一个序列中找到最长的子序列,允许元素相等或递增。这与最长上升子序列(LIS)同,LIS要严格递增,而LNDS允许相等的情况。这一点很重要,因为在实现时处理条件会有所同,用户可能在区分这两者时有困惑,引用[2]也提到要混淆这两者,所以需要明确说明。 接下来,用户需要算法和实现。传统的动态规划方法是O(n²)时间复杂度,这在数据量大时可能够高效。用户提供的引用[3]和[4]提到了O(n log n)的优化算法,使用二分查找来维护一个有序数组,从而降低复杂度。因此,我应该重点介绍这两种方法,并比较它们的优缺点。 对于动态规划方法,每个元素dp[i]表示以第i个元素结尾的最长下降序列长度。需要两层循环,外层遍历每个元素,内层遍历之前的元素,找到可以构成下降序列的元素并更新长度。这种方法简单直观,但效率较低,适合小规模数据。 然后是O(n log n)的优化算法,这里需要维护一个数组d,其中d[k]表示长度为k+1的子序列的最小末尾元素。遍历每个元素时,使用二分查找找到在d数组中第一个大于当前元素的位置,并进行替换。这里需要注意,当元素可以相等时,二分查找的条件是找到第一个大于的元素,如果是LIS则需要找到大于等于的位置。引用[4]提到d[k]是长度为k的子序列的最小末尾元素,所以在处理时,遇到相等的元素可以替换,从而允许后续更小的元素延长子序列的长度。 在代码实现方面,用户可能需要Python的示例。需要确保动态规划和优化算法的代码正确,特别是二分查找的部分。例如,在优化算法中,bisect_right用于处理下降的情况,因为它允许相等的元素插入到右侧,保持序列的非递减性。而bisect_left则可能用于LIS的情况。需要测试同的情况,如引用[2]提到的样例“1 2 3 2 3 2”,确保算法正确计算最长下降序列的长度。 此外,用户可能关心应用场景和优化方法。根据引用[3],HDU 1025题目需要处理较大的数据,因此O(n log n)算法更为适用。应用场景可能包括数据流分析、生物信息中的序列比对、股票价格分析等,这些需要高效处理长序列的情况。 最后,生成相关问题时要围绕用户可能感兴趣的扩展内容,例如算法的比较、具体实现中的注意事项、实际应用案例等。确保问题能够引导用户进一步深入习,并帮助他们理解如何应用这些算法解决实际问题。 总结来说,我需要分步骤解释两种算法,提供代码示例,并指出实现中的关键点,如二分查找的选择和条件判断。同时,强调正确区分最长下降序列最长上升子序列的重要性,避免用户混淆。最后,通过相关问题引导用户深入探索算法的细节和应用。</think>### 最长下降序列算法实现 最长下降序列(Longest Non-Decreasing Subsequence, LNDS)的经典算法分为两种实现方式:$O(n^2)$动态规划和$O(n \log n)$优化算法。以下是详细说明: --- #### 一、动态规划法($O(n^2)$) **核心思路**: 定义$dp[i]$表示以第$i$个元素结尾的最长下降序列长度。状态转移方程为: $$ dp[i] = \max(dp[j] + 1) \quad \text{当} \ a[j] \leq a[i] \ \text{且} \ j < i $$ 最终结果为$\max(dp[0...n-1])$。 **Python实现**: ```python def length_of_LNDS(nums): n = len(nums) dp = [1] * n for i in range(n): for j in range(i): if nums[j] <= nums[i]: # 允许相等,区别于严格上升 dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1) return max(dp) if n > 0 else 0 ``` --- #### 二、优化算法($O(n \log n)$) **核心思路**: 维护一个数组`d`,其中`d[k]`表示长度为`k+1`的最长下降序列的最小末尾元素[^4]。通过二分查找确定当前元素的插入位置。 **Python实现**: ```python import bisect def length_of_LNDS_optimized(nums): d = [] for num in nums: idx = bisect.bisect_right(d, num) # 允许相等,用bisect_right if idx == len(d): d.append(num) else: d[idx] = num return len(d) ``` **关键点**: 1. 使用`bisect_right`而非`bisect_left`,确保相等元素可重复出现[^2] 2. 例如输入`[1,2,3,2,3,2]`时,正确输出长度为4(序列`1,2,2,3`) --- #### 三、两种算法对比 | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |-------------|------------|--------------------| | 动态规划 | $O(n^2)$ | 数据规模较小(n≤1e3)| | 二分+贪心 | $O(n \log n)$ | 大规模数据(n≤1e6)[^3]| --- ### 测试样例验证 输入:`nums = [1,2,3,2,3,2]` - 动态规划输出:4 - 优化算法输出:4 正确序列为`[1,2,2,3]`或`[1,2,3,3]`,验证算法正确性 ---
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