动态规划：最长上升子序列（LIS）（二分）

最新推荐文章于 2025-12-25 20:17:35 发布
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#算法 #动态规划

博客提供了一个链接，同时给出了二分的链接，涉及算法相关内容。
算法笔记——动态规划：最长递增子序列LIS、二维LIS问题
Insomnia_X的博客
07-12 966
LIS(Longest Increasing Subsequence)问题是一个经典的动态规划问题思路：实现：只求解长度的代码： 能够打印具体最长递增子序列的代码： 二分查找优化效率 如果不关心序列的内容，只需要求最长递增子序列的长度， 那么，另外一种思路是：实现：只求解长度的代码： 能够打印具体最长递增子序列的代码： 变种：二维LIS问题 预处理并转化问题：最终需要求长、宽都单调递增的最长子序列，是二维LIS问题，可以先将长度递增排列，再求出宽度的最长递增子序列即可（转化为一维LIS问题） 注意细节：
最长上升子序列 (LIS) 详解+例题模板 (全)
热门推荐
lxt_Lucia的博客
07-25 19万+
欢迎访问https://blog.youkuaiyun.com/lxt_Lucia～～ 宇宙第一小仙女\(^o^)/～～萌量爆表求带飞=≡Σ((( つ^o^)つ~ dalao们点个关注呗～～ ------------------------------------我只是一条可爱哒分界线-------------------------------------- 1.摘要： 关...
最长上升子序列LIS——动态规划&贪心+二分
yhmbzy_1105的博客
04-07 277
输入一个数字序列，输出最长上升子序列LIS（Longest Increasing Subsequence）的长度。
动态规划：最长上升子序列（二分算法 nlogn）
二营长的意大利炮友
03-05 9905
解题心得： 1、在数据量比较大的时候n^2会明显超时，所以可以使用nlogn 的算法，此算法少了双重循环，用的lower_bound（二分法）。 2、lis中的数字并没有意义，仅仅是找到最小点lis[0]和最大点lis[len]，其中，在大于lis[len]时len++，在小于lis[len]时可以将arr[i]在lis中的数进行替换掉。所以此算法主要是在不停的找最合适的起点和最合适的终点。
【动态规划】最长上升子序列LIS
weiambt的博客
06-04 491
今天发现LIS问题还有nlogn的解法，简单记录一下 问题描述 最长上升子序列问题（LIS,Longest Increasing Subsequence） 给定一个长度为 N 的数列，求数值严格单调递增的子序列的长度最长是多少。 例如：3 1 2 1 8 5 6 的最长上升子序列长度为4 先来复习一下n2的解法 解法1：动态规划 dp[i]=max(dp[k]+1),a[k]<a[i] ans=max(dp[i]) dp[i]是以i为结尾的上升子序列的长度。最后的结果，也就是最长的上升子序.
ACM—动态规划：最长上升子序列（LIS）
刘二狗的博客
08-30 1710
转自： https://www.cnblogs.com/GodA/p/5180560.html 学习动态规划问题（DP问题）中，其中有一个知识点叫最长上升子序列（longest  increasing subsequence），也可以叫最长非降序子序列，简称LIS。简单说一下自己的心得。 　　我们都知道，动态规划的一个特点就是当前解可以由上一个阶段的解推出， 由此，把我们要求的问题简化成一个...
动态规划——最长上升子序列（LIS）
yourgrandfather_的博客
12-22 2862
聪明人都会点进来学习！！动态规划看这一篇就够了！！!本文详细讲解了动态规划的核心思路（配有图片），还以经典问题——最长上升子序列为例，先从基础解法开始讲解思路，再一步步优化，带有完整代码（有详细注释），对于难以理解的地方还会举例讲解，还会对比思考，赶紧点进来学习吧！！！
动态规划之最长上升子序列LIS
Tom_JO的博客
05-29 633
同学们，刚刚学完的线性DP好玩吗，现在，我们一起来学习动态规划的第二个知识点——最长上升子序列。 最长上升子序列，简称为LIS，顾名思义，就是求序列中任意一段子序列，要求他持续上升。 如果用普通的贪心算法，我们很容易就会超时，所以，我们就一起来学如何用动态规划来完成最长 上升子序列问题。 问题A最长上升子序列（模板题） Description 一个数的序列 bi，当 b1 ＜ b2 ＜ ... ＜ bS 的时候，我们称这个序列是上升的。对于给定的一个序列（a1，a.........
算法日记40：最长上升子序列LIS（单调栈优化）n*log^n
Erik_LinX的博客
03-13 1373
最长上升子序列LIS（单调栈优化）n*log^n
最长上升子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS）动态规划解法的 java 源码
03-16
最长上升子序列（LIS）问题是计算机科学中的一个经典问题，涉及到数组或序列分析、动态规划算法的设计与应用。问题的核心在于对给定序列寻找最长的严格递增的子序列，即序列中的数一个接一个地严格增大。LIS问题不仅...
hot100-51搜索二维矩阵
最新发布
youngee11的博客
12-25 185
对于任意一维索引mid，转换为二维坐标，行号：row=mid/n，列号：col=mid%n。2、这个题目的特性是，每行的第一个元素 > 上一行的最后一个怨怒是，说明所有行是严格递增拼接的，使用上面的解法时间复杂度是O(m+n)，如果使用二分查找时间复杂度是O(log(mn))。m×n的矩阵，每行中的整数从左到右递增排列，每行第一个整数大于前一行的最后一个整数。给定矩阵和target，如果target在矩阵中，返回true，否则返回false。// 取余 → 得到“在该行中的偏移”→ 向下走（排除这一行）；
算法基础（背包问题）-完全背包
2401_87986548的博客
12-20 931
本文介绍了完全背包问题的三种典型应用场景及解法。首先通过牛客网模板题讲解基础完全背包的两种状态（不超过容量和恰好装满），给出状态转移方程和初始化技巧。其次以洛谷P1616为例展示完全背包在采药问题中的简单应用。最后通过P2918和P5662两道题，分别演示了完全背包在"至少重量"限制和动态规划与贪心结合的场景下的解法。所有解法均包含状态表示、转移方程、初始化和空间优化思路，并附参考代码实现。文章通过具体题目展现了完全背包问题的灵活应用和变通解法。
最小函数值(minval)（信息学奥赛一本通- P1370）
布心老混子
12-22 533
初始化：读取第一组函数参数，计算前 m 个值推入优先队列，建立初始的“最小m数”集合。动态更新依次读取后续 n−1 组函数参数。对于每组函数，从 x=1 开始计算。若 f(x)<q.top()：说明找到了更优解，执行pop()和push(f(x))。若 f(x)≥q.top()：触发单调性剪枝，直接break。结果输出：由于大根堆弹出顺序是从大到小，需要将元素暂存入数组，最后倒序输出以满足题目从小到大的要求。
深入解析 JVM 垃圾回收算法：经典 vs 新型 GC 算法
Knight
12-20 1020
Java垃圾回收算法演进：从传统到现代 摘要： Java垃圾回收算法经历了从传统到现代的演进过程。传统算法包括标记-清除（存在内存碎片问题）、标记-整理（解决碎片但开销大）、复制算法（适合年轻代）和分代收集（区分不同生命周期对象）。现代算法如G1采用分区思想实现低停顿，ZGC和Shenandoah通过并发标记/整理实现毫秒级停顿，都基于三色标记法解决并发问题。随着JDK更新，垃圾回收技术不断优化，G1适用于可控停顿场景，而ZGC/Shenandoah更适合大内存低延迟系统，代表未来发展方向。不同算法各有优劣
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
一杯水果茶！足矣~
12-25 773
从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
day124—二分查找—最小化数组中的最大值（LeetCode-2439）
the_dry的博客
12-24 260
摘要：给定一个非负整数数组，通过操作（将元素i减1并使其左侧元素加1）调整数组，目标是使调整后的数组最大值最小化。解决方案采用二分查找：猜测最大值并用贪心算法验证。从右向左遍历数组，将超出限制的值向左传递，最后检查首元素是否满足限制。时间复杂度为O(nlogM)，其中M是数组最大值。该方法利用单调性和贪心策略高效找到最优解。
算法基础-多源最短路
2401_87986548的博客
12-23 701
摘要：本文介绍了多源最短路问题及其Floyd算法实现。Floyd算法通过动态规划思想，以O(n³)时间复杂度计算图中所有点对的最短路径，适用于带权有向/无向图（允许负权边但不含负环）。文章详细讲解了Floyd的状态表示（f[k][i][j]）、状态转移方程（分是否经过k点两种情况）和空间优化技巧，并提供了四个典型例题的解法：1）模板题直接应用Floyd；2）寻宝问题累加路径和；3）灾后重建问题按时间动态更新；4）无向图最小环问题利用Floyd特性求解。每个问题均附完整代码实现，展现了Floyd算法的灵活应用
可视化图解算法75：最长上升子序列(最长递增子序列)
weixin_42117918的博客
12-25 457
对于LeetCode数据结构与算法，我们总结了一套【可视化+图解】方法，依据此方法来解决相关问题，算法变得易于理解，写出来的代码可读性高也不容易出错。
算法基础（图论）—拓扑排序
2401_87986548的博客
12-22 702
拓扑排序拓扑排序1有向⽆环图若⼀个有向图中，则称为(directed acycline graph)，简称 DAG 图。2.AOV ⽹举⼀个现实中的例⼦：课程的学习是有优先次序的，如果规划不当会严重影响学习效果。课程间的先 后次序可以⽤有向图表⽰：ViVjViVjAOV ⽹中不能有回路，否则就不能确定回路中的活动究竟哪个先实施。3拓扑排序拓扑排序的⽬标是将，使得。在课程问题中，相当于就是找到⼀个排课的合法顺序。具体流程可借助进⾏：1.将图中所有⼊度为 0 的点，加⼊到队列中；2.
动态规划解析：最长上升子序列与二分查找策略
文章首先讨论了二分查找在求解最长上升子序列中的优化策略，然后详细阐述了动态规划的基本思想和特性，并给出了具体的问题实例及代码实现。" 在动态规划的子序列问题中，我们通常关注如何有效地找到序列中最具有...
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