【模板】最长递增公共子序列

最新推荐文章于 2024-04-20 02:25:15 发布

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本文介绍了如何使用动态规划求解两个序列的最长公共严格递减子序列问题，并提供了两种实现方式：一种是传统的二维DP数组的方法，另一种是优化后的一维DP数组方法，后者更加节省内存资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

二维：

#include <stdio.h>
#include <algorithm>
#include <string.h>
using namespace std;

int n,m,a[505],b[505],dp[505][505];

int LICS()
{
    int MAX,i,j;
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(i = 1; i<=n; i++)
    {
        MAX = 0;
        for(j = 1; j<=m; j++)
        {
            dp[i][j] = dp[i-1][j];
            if(a[i]>b[j] && MAX<dp[i-1][j])
                MAX = dp[i-1][j];
            if(a[i]==b[j])
                dp[i][j] = MAX+1;
        }
    }
    MAX = 0;
    for(i = 1; i<=m; i++)
        if(MAX<dp[n][i])
            MAX = dp[n][i];
    return MAX;
}

优化成一维

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;

int a[505],b[505],dp[505],n,m;

int LICS()
{
    int i,j,MAX;
    memset(dp,0,sizeof(dp));
    for(i = 1; i<=n; i++)
    {
        MAX = 0;
        for(j = 1; j<=m; j++)
        {
            if(a[i]>b[j] && MAX<dp[j])
                MAX = dp[j];
            if(a[i]==b[j])
                dp[j] = MAX+1;
        }
    }
    MAX = 0;
    for(i = 1; i<=m; i++)
        if(MAX<dp[i])
            MAX = dp[i];
    return MAX;
}