最大上升子序列

最长上升子序列DP算法
dp[i]表示以i元素结尾的最大上升子序列的元素个数=状态
dp[i]=max(dp[i],dp[j]|j<i&&a[j]<a[i])=状态转移方程
//解释就是找i前面的最大的dp[j]并且j元素小于i元素
//复杂度n^2
//模板
    for(int i=1;i<=T;i++){
        dp[i]=1;
        for(int j=i-1;j>0;j--)
            if(a[j]<a[i])
                dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);
    }
#include<iostream> 
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=10000;
int a[maxn];
int dp[maxn];
int main(){
    int T;cin>>T;
    for(int i=1;i<=T;i++)
        cin>>a[i];

    for(int i=1;i<=T;i++){
        dp[i]=1;
        for(int j=i-1;j>0;j--)
            if(a[j]<a[i])
                dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);
    }
    cout<<*max_element(dp+1,dp+T+1)<<endl;
    return 0;   
}

另:dp + 二分
   复杂度O(nlogn)
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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