Find the nondecreasing subsequences

本文介绍了一种算法,用于解决在一个整数序列中寻找所有非递减子序列的问题。通过将输入的数和其索引存入结构体并进行排序,利用树状数组求逆序数的方法来高效计算子序列数量。

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roblem Description
How many nondecreasing subsequences can you find in the sequence S = {s1, s2, s3, ...., sn} ? For example, we assume that S = {1, 2, 3}, and you can find seven nondecreasing subsequences, {1}, {2}, {3}, {1, 2}, {1, 3}, {2, 3}, {1, 2, 3}.
 

Input
The input consists of multiple test cases. Each case begins with a line containing a positive integer n that is the length of the sequence S, the next line contains n integers {s1, s2, s3, ...., sn}, 1 <= n <= 100000, 0 <= si <= 2^31.
 

Output
For each test case, output one line containing the number of nondecreasing subsequences you can find from the sequence S, the answer should % 1000000007.
 

Sample Input
3
1 2 3
 

Sample Output
7
 

Author
8600
 


Recommend
lcy




保存输入的数和序号在结构体中,然后按数的大小排序。

之后b数组保存排序后的顺序。相当用树状数组求逆序数。

for i=1:n

     b[i]

按输入的原来顺序(b[i]保存排序后的顺序)

更新树状数组。统计出比他小的数总共有几个。最后sum[n]为所求。

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<memory.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define MAX  100005
#define BASE 1000000007
struct node{
   int val,id;
}a[MAX];


bool cmp(node a,node b)
{
   return a.val<b.val;
}


int b[MAX],c[MAX],s[MAX],n;


int lowbit(int i)
{
   return i&(-i);
}


void update(int i,int x)
{
   while(i<=n)
   {
       s[i]+=x;
  if(s[i]>=BASE)
  s[i]%=BASE;
  i+=lowbit(i);
   
   }
}


int sum(int i)
{
   int sum=0;
   while(i>0)
   {
      sum+=s[i];
 if(sum>=BASE)
 sum%=BASE;
 i-=lowbit(i);
   
   }
   return sum;
 
}
int main()
{
   int i,res;
   while(scanf("%d",&n)!=EOF)
   {
      memset(b,0,sizeof(b));
 memset(s,0,sizeof(s));
 for(i=1;i<=n;i++)
 {
    scanf("%d",&a[i].val);
    a[i].id=i;
 }
 sort(a+1,a+n+1,cmp);
 b[a[1].id]=1;
 for(i=2;i<=n;i++)
 {
    if(a[i].val!=a[i-1].val)
b[a[i].id]=i;
else b[a[i].id]=b[a[i-1].id];


 }
 res=0;
 for(i=1;i<=n;i++)
 {
    c[i]=sum(b[i]);
update(b[i],c[i]+1);
 }
 printf("%d\n",sum(n));
   }
   return 0;
}


### 关于回文子序列的算法及其示例 #### 定义与概念 回文是指正读和反读都相同的字符序列。对于给定字符串中的任意字符组合形成的子序列,如果该子序列满足上述条件,则称为回文子序列。 #### 动态规划求解最长回文子序列 为了找到一个字符串中最长的回文子序列,可以采用动态规划的方法来解决这个问题。设 `dp[i][j]` 表示从第 i 到 j 的子串内的最长回文子序列长度: - 当 s[i]==s[j] 时, dp[i][j]=dp[i+1][j−1]+2; - 否则, dp[i][j]=max(dp[i+1][j],dp[i][j−1]). 最终的结果保存在 `dp[0][len(s)-1]` 中[^3]. ```python def longest_palindromic_subseq(s: str) -> int: n = len(s) # 创建二维数组用于存储中间结果 dp = [[0]*n for _ in range(n)] # 初始化单个字符的情况 for i in range(n): dp[i][i] = 1 # 填充表格 for length in range(2, n + 1): for start in range(n - length + 1): end = start + length - 1 if s[start] == s[end]: dp[start][end] = dp[start+1][end-1] + 2 else: dp[start][end] = max(dp[start+1][end], dp[start][end-1]) return dp[0][-1] ``` 此方法的时间复杂度为 O(n²),空间复杂度同样为 O(n²). #### 枚举所有可能的回文子序列 除了寻找最长的回文子序列外,还可以通过枚举的方式找出所有的不同回文子序列。这种方法适用于较短的输入字符串,并且可以通过位掩码技术实现高效的遍历。 ```python from collections import defaultdict def count_distinct_palindrome_subsequences(text: str) -> list[str]: results = set() memo = {} def backtrack(start=0, path=""): nonlocal text, results, memo key = (start, path) if key not in memo: temp_set = {path} if path == path[::-1] else {} for index in range(start, len(text)): new_path = path + text[index] if new_path == new_path[::-1]: temp_set.add(new_path) temp_set |= backtrack(index + 1, new_path) memo[key] = temp_set results.update(memo[(start, path)]) return memo[(start, path)] backtrack() return sorted(list(results)) ``` 这段代码会返回按字典序排列的不同回文子序列列表.
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