最长单调上升子序列问题

本文详细介绍了如何使用动态规划解决寻找数组中最长单调上升子序列的问题,包括基本方法、动态规划方程、算法实现及时间复杂度分析。通过示例代码展示了优化后的算法,将时间复杂度降低到O(nlgn)。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

问题表述:

给出一个由n个数组成的序列A[1..n],找出它的最长单调上升子序列。即求最大的m和a1,a2……,am,使得a1 < a2 < …… < am且A[a1] <= A[a2] <= …… <= A[am]。

 

基本方法:动态规划

设f(i)为以A[i]结尾的最长单调上升子序列的长度,那么所求m即为f = max{f(i), 1 <= i <= n}。

f(i) = 1 + max{0, f(j) | A[j] <= A[i], 1 <= j < i}                                                                            ---  (1)

 

基本性质:如果A[i] < A[j],但是f(i) > f(j),那么在计算f(k), k > i, k > j的过程中再也不必用到A[j],即在(1)的解不可能是

f(k) = f(j) + 1,A[j]可以删除了。

证明:反证,如果(1)的解为f(k) = f(j) + 1,那么A[j] <= A[k],又A[i]  < A[j],那么A[i] <= A[k],

且f(k') = 1 + f(i) > 1 + f(j) = f(k),这与f(k) = f(j) + 1为(1)的解矛盾。

 

基本性质可以表叙为:在保留下来的元素中,如果A[i] < A[j],那么f(i) <= f(j)。显然的如果i < j,那么f(i) < f(j),

因为f(j) >= 1 + f(i) > f(i)。

 

得到算法

 

 

09-25行具有下面的循环不变性:

(i) 保留元素A[idx_kept[0]] <= A[idx_kept[1]] <= ... <= A[idx_kept[idx_kept_num-1]],

     且f(idx_kept[i]) = i, 0 <= idx_kept_num-1。

(ii) path[i]记录了式(1)的解。

 

初始化:显然成立

 

循环性质维护:

1)如果保留元素中存在元素大于A[i],记满足该条件的最小元素为A[idx_kept[larger]],A[idx_kept[larger]] > A[i],

根据假设(i)那么式(1)的解为f(i) = f(idx_kep[larger - 1]) + 1 = larger,path[i]记录了这个解idx_kept[larger - 1](第17行),

如果larger为0则特殊处理一下(第14行),(ii)成立。根据假设(i),f(i) = f(idx_kept[larger]) = larger,又A[idx_kept[larger]] > A[i],因此在后面的f汉顺计算中再也不会用到A[idx_kept[larger]],所以把A[idx_kept[larger]]删除,并把A[i]放到正确的位置(第19行),且A[idx_kept[larger-1]] <=  A[i] < A[idx_kept[larger]] <  A[idx_kept[larger+1]],所以(i)也成立。

 

结束:i==el_num,所有元素的path值都得到计算,且保留元素的长度就为最长单调上升子序列的长度。

 

时间复制度:

优化前:O(1+2+...+n-1)=O(n^2)。

优化后:O(nlgn),因此每次循环查找次数最多为lgn

 

 

完整程序如下

 

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