【动态规划】codevs_2185/TYVJ_1071 最长公共上升子序列

本文介绍了一种利用动态规划解决最长公共上升子序列问题的方法,通过构造动态转移方程优化算法复杂度。

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题意

给出两个字符串,求出它们的最长公共上升子序列。

思路

动态规划的做法。
可以先设f[i][j]f[i][j]表示AA1A∽AiiB11Bj可以构成的以Bj结尾的最长公共上升子序列,那么我们可以通过最长公共子序列和最长上升子序列来得到动态转移方程:
AAiB≠Bjjf[i][j]=f[i1][j]
AAi=B=Bjj时,f[i][j]=max{f[i1][k]}+1{0kj,B{0≤k≤j,BkkAii}
这样子做是O(n3)O(n3)的,我们可以考虑把它降到O(n2)O(n2)
因为0kj0≤k≤j,枚举jji是固定的,每次j+1j+1后只会让kk的范围多了1,所以可以用一个值记录max{f[i1][k]}max{f[i−1][k]},每次在jj1之前就更新一下。

代码

#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
int n,val,ans,A[3001],B[3001],f[3001][3001];
int main() {
    scanf("%d",&n);
    for (int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&A[i]);
    for (int i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&B[i]);
    for (int i=1;i<=n;i++) {
        val=0;//记录决策集合
        if (B[0]<A[i]) val=f[i-1][0];//j=1时我们可以把k看成0
        for (int j=1;j<=n;j++) {
            if (A[i]==B[j]) f[i][j]=val+1;
            else f[i][j]=f[i-1][j];//转移
            if (B[j]<A[i]) val=max(val,f[i-1][j]);//更新val给下一次进行转移
        }
    }
    for (int i=1;i<=n;i++)
        ans=max(ans,f[n][i]);
    printf("%d",ans);
}
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