HDU 1025 最长不下降子序列nlogn算法

本文探讨了HDU 1025题目,介绍如何使用动态规划结合二分查找实现nlogn时间复杂度的解法。通过dp数组记录最长不下降子序列的长度,并利用数组递增性质进行二分查找,有效避免了n*n的时间复杂度导致的超时问题。注意在输出结果时的格式细节,如'road'与'roads'的区别以及换行的处理。

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题意:最长不下降子序列

思路:n*n的算法肯定超时,所以nlogn的写法(dp+二分)dp数组存的是当前最长的最长不下降子序列,数组内保证递增,因此可以二分找下一个数字需要插入的位置
注意输出格式,road和roads区别,还有要输出两个换行

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;
#define N 500100
int dp[N];
int road[N];
int binary(int n,int m)
{
    int l=1,r=n;
    while(l<=r)
    {
        int mid=(l+r)>>1;
        if(m>=dp[mid]) l=mid+1;
        else  r=mid-1;
    }
    return l;
}
int main()
{
    int n,t=0;
    while(scanf("%d",&n)!=EOF)
    {
        int a,b;
        memset(road,0,sizeof(road));
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d%d",&a,&b);
            road[a]=b;
        }
        dp[1]=road[1];
        int len=1;
        for(int i=2;i<=n;i++)
        {
        
### HDU 1159 最长公共子序列 (LCS) 解题思路 #### 动态规划状态定义 对于两个字符串 `X` 和 `Y`,长度分别为 `n` 和 `m`。设 `dp[i][j]` 表示 `X[0...i-1]` 和 `Y[0...j-1]` 的最长公共子序列的长度。 当比较到第 `i` 个字符和第 `j` 个字符时: - 如果 `X[i-1]==Y[j-1]`,那么这两个字符可以加入之前的 LCS 中,则有 `dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1`[^3]。 - 否则,如果 `X[i-1]!=Y[j-1]`,那么需要考虑两种情况中的最大值:即舍弃 `X[i-1]` 或者舍弃 `Y[j-1]`,因此取两者较大者作为新的 LCS 长度,即 `dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。 时间复杂度为 O(n*m),其中 n 是第一个字符串的长度而 m 是第二个字符串的长度。 #### 实现代码 以下是 Python 版本的具体实现方式: ```python def lcs_length(X, Y): # 初始化二维数组用于存储中间结果 m = len(X) n = len(Y) # 创建(m+1)x(n+1)大小的表格来保存子问题的结果 dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] # 填充表项 for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if X[i-1] == Y[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) return dp[m][n] # 测试数据输入部分可以根据具体题目调整 if __name__ == "__main__": while True: try: a = input().strip() b = input().strip() result = lcs_length(a,b) print(result) except EOFError: break ``` 此程序会读入多组测试案例直到遇到文件结束符(EOF)。每组案例由两行组成,分别代表要计算其 LCS 的两个字符串。最后输出的是它们之间最长公共子序列的长度。
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