算法竞赛进阶指南线性DP LCIS

本文解析了一道关于寻找两个序列中公共上升子序列的最长长度的问题,通过定义状态和转移方程,实现了高效的算法解决方案。文章详细介绍了如何利用最长公共子序列(LCS)和最长上升子序列(LIS)的概念,结合动态规划思想,巧妙地解决了这个问题。

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https://ac.nowcoder.com/acm/contest/1041/B

发现水题好像不太会。。。。得补下基础了

这题要联想到LIS是以一个数字为结尾最长的状态,再联想到LCS时以s串的前i个字母和t串的前j个字母的最大公共子序列的状态。

于是设出f[i][j]表示A的前i个数字和以B[j]为结尾的最长上升的长度,那么就很好转移了,

如果a[i]==b[j],那么f[i][j]=max(f[i-1][k]+1) b[k]<b[j]=a[i],那么因为a[i]是从左到右枚举的,所以枚举b[j]的时候可以顺便把f[i-1][k]的最大值给维护了。

#include<bits/stdc++.h>
#define maxl 3010
using namespace std;

int n;
int a[maxl],b[maxl];
int f[maxl][maxl];

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]);
	int tmp,ans=0;
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		tmp=0;
		for(int j=1;j<=n;j++)
		{
			if(a[i]==b[j])
				f[i][j]=tmp+1;
			else
				f[i][j]=f[i-1][j]; 
			if(b[j]<a[i])
				tmp=max(f[i-1][j],tmp);
			ans=max(f[i][j],ans);
		}
	}
	printf("%d",ans);
	return 0;
} 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于最长连续递增子序列(LCIS)的问题。用户明确提到他们想寻找相关的信息或实现方法,特别是算法实现。首先,我应该回顾一下已有的引用内容,看看是否有相关的信息。 根据用户提供的引用,引用[1]是关于LCIS的,题目是LeetCode 674,要求找出最长连续递增子序列的长度。而引用[2]、[3]、[4]、[5]都是关于最长递增子序列(LIS),也就是不要求连续的情况。用户的问题集中在LCIS,所以需要重点参考引用[1]的内容,同时可能需要区分连续和非连续的情况,避免混淆。 接下来,我需要解释LCIS的定义。LCIS要求子序列的元素在原始数组中连续,并且严格递增。例如,数组[1,3,5,4,7]的LCIS是[1,3,5],长度为3。而LIS可以是[1,3,5,7],长度为4,不需要连续。这一点需要明确说明,因为用户可能容易混淆这两个问题。 然后,考虑算法的实现方法。对于LCIS,因为是连续的,所以可以使用一次遍历的方法,时间复杂度为O(n)。具体步骤是初始化当前长度和最大长度,然后遍历数组,比较当前元素和前一个元素的大小。如果递增,则当前长度加1;否则重置为1。同时更新最大长度。这个过程相对简单,但需要确保边界情况处理正确,比如空数组或单元素数组。 接下来,需要提供代码示例。根据引用[1]中的问题,可能需要给出Python的实现。代码应该包括处理空数组的情况,遍历数组,更新当前长度和最大长度。例如,初始化max_len和current_len为1,然后从第二个元素开始遍历,比较前后元素的大小。 另外,用户可能关心时间复杂度和空间复杂度。对于LCIS,时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(1),因为只需要常数空间。而LIS的动态规划解法是O(n²),优化后的二分查找方法可以达到O(n log n)。需要指出两者的区别,以强调LCIS的高效性。 可能还需要比较LCIS和LIS的不同应用场景。例如,LCIS适用于需要连续递增的情况,如时间序列中的连续增长趋势分析,而LIS适用于更一般的序列分析,如DNA序列分析或任务调度。 在回答中,需要引用正确的来源,如引用[1]用于LCIS,而引用[2]-[5]用于LIS。确保用户明白两者的区别和各自的实现方法。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步学习。问题可以涉及LCIS的不同实现方式、时间复杂度的证明、与LIS的区别,以及实际应用场景等。这有助于用户深入理解该算法。 检查是否有遗漏或错误,例如是否正确处理所有情况,代码是否正确,时间复杂度分析是否准确。确保用户能够根据回答正确实现算法,并理解其原理。</think>### 最长连续递增子序列(LCIS算法实现 最长连续递增子序列(Longest Continuous Increasing Subsequence, LCIS)要求在数组中元素连续且严格递增。例如,数组$[1,3,5,4,7]$的LCIS是$[1,3,5]$,长度为3[^1]。 与最长递增子序列(LIS)不同,LCIS要求子序列连续,因此可通过单次遍历高效解决。 #### 算法步骤 1. **初始化**:若数组为空,返回0;否则初始化`max_len`和`current_len`为1。 2. **遍历数组**:从第二个元素开始,比较当前元素与前一个元素: - 若当前元素 > 前一个元素,则`current_len += 1`; - 否则,重置`current_len = 1`。 3. **更新最大值**:每次迭代后更新`max_len`。 4. **返回结果**:最终`max_len`即为LCIS长度。 #### 代码实现(Python) ```python def find_length_of_LCIS(nums): if not nums: return 0 max_len = 1 current_len = 1 for i in range(1, len(nums)): if nums[i] > nums[i-1]: current_len += 1 max_len = max(max_len, current_len) else: current_len = 1 return max_len ``` #### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n)$,仅需一次遍历。 - **空间复杂度**:$O(1)$,仅需常数空间。 #### 示例 输入:`[1,3,5,4,7]` 输出:3(对应子序列`[1,3,5]`)[^1] #### LCIS与LIS的区别 - LCIS要求子序列连续且递增,可用$O(n)$时间解决; - LIS允许非连续递增,动态规划解法为$O(n^2)$,优化后可达$O(n \log n)$[^3][^5]。
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