Uva 10635 - Prince and Princess(最长公共子序列 nlogn 算法)

本文详细介绍了如何通过将最长公共子序列问题转化为最长上升子序列问题来解决UVA在线评测平台上的特定编程挑战。具体步骤包括使用nlogn算法进行求解,并提供了代码实现细节。

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题目链接:

http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=1576


题目大意:

一个n*n的棋盘(2 <= n <= 250),一个p+1个数的数组,各个数互不相同,第一个数是1,最后 一个数是n*n;一个q+1个数的数组,各个数互不相同,第一个数是1,最后 一个数是n*n;1 <= p,q < n*n;问这两个数组的LCS。


题目分析:

这个题目显然用n^2的最长公共子序列的算法会超时,看《信息竞赛入门经典》的解析,原来最长公共子序列可以转化成最长上升子序列的问题,然后用最长上升子序列的 nlogn 的算法求解。

可以在google或者百度上搜“最长公共子序列nlogn算法”就可以看到很多讲这个的文章,如果一开始看不明白他们说的什么意思,就不妨自己手写两个序列然后按文章上说的做一遍就应该可以理解为什么这么做了。



信息竞赛入门经典的代码:

#include <cstdio>
#include <algorithm>
#include <cstring>

using namespace std;

const int maxn = 250 + 10;
const int INF = 1000000000;

int num[maxn*maxn], princess[maxn*maxn], g[maxn*maxn], d[maxn*maxn];

int main()
{
    int t, n, p, q, i, temp;
    scanf("%d", &t);
    for(int kase = 1; kase <= t; kase++)
    {
        scanf("%d%d%d", &n, &p, &q);
        memset(num, 0, sizeof(0));
        for(i = 1; i <= p+1; i++)
        {
            scanf("%d", &temp);
            num[temp] = i;
        }
        int m = 1;
        for(i = 1; i <= q+1; i++)
        {
            scanf("%d", &temp);
            if(num[temp]) princess[m++] = num[temp];
        }
        for(i = 1; i < m; i++) g[i] = INF;
        int ret = -1;
        for(i = 1; i < m; i++)
        {
            int k = lower_bound(g+1, g+m, princess[i]) - g;
            d[i] = k;
            g[k] = princess[i];
            ret = max(ret, d[i]);
        }
        printf("Case %d: %d\n", kase, ret);
    }
    return 0;
}


### 关于最长公共子序列问题的时间复杂度为O(nlogn)算法模板 对于给定两个长度分别为m和n的字符串X和Y,计算其最长公共子序列(LCS),通常的方法是采用时间复杂度为\(O(m \times n)\)的动态规划方法。然而,在特定情况下可以实现更高效的解决方案。 当处理的是排列而非一般字符串时,即输入数据由不重复整数构成并代表某种顺序,则存在一种基于二分查找技术来达到\(O((m+n)\log m)\)[^1]效率级别的改进型解法。此方法首先映射其中一个序列为连续区间内的数值以便后续操作;接着利用另一个序列中的元素在此已调整过的序列上执行类似于最长增加子序列(Longest Increasing Subsequence, LIS)的操作流程完成匹配过程[^2]。 具体来说: - 将第一个排列 \(P_1\) 映射到位置索引; - 对第二个排列 \(P_2\) 中每一个值查询它在 \(P_1\) 中的位置,并记录这些位置形成的新列表; - 使用上述新列表作为基础去解决一个等价版本的最大增长子串问题——这一步骤能够通过树状数组或线段树等方式加速至 \(O(N\log N)\) 时间内完成[^3]。 以下是Python代码示例展示如何应用这一思路解决问题: ```python from bisect import bisect_left def map_positions(p): pos = {value: index for index, value in enumerate(p)} return [pos[value]+1 for value in p] def lis(nums): dp = [] for num in nums: i = bisect_left(dp, num) if i == len(dp): dp.append(num) else: dp[i] = num return len(dp) def lcs_via_lis(p1, p2): mapped_p2 = map_positions(dict(enumerate(p1))) positions_in_p1 = [mapped_p2[p] for p in p2 if p in mapped_p2] return lis(positions_in_p1) p1 = [3, 2, 1, 4, 5] p2 = [1, 2, 3, 4, 5] print(lcs_via_lis(p1, p2)) ```
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