最长上升子序列(LIS)问题

最长递增子序列算法
本文介绍了一种求解最长递增子序列(LIS)问题的动态规划算法,通过递归表达式定义了以每个元素结尾的最长递增子序列长度,并给出了具体的实现代码。

问题描述

给定一个序列(a1, a2, ..., an),求它的一个子序列(ak1, ak2, ..., aki) (不一定连续),使得该子序列满足ak1 < ak2 < ... < akn且长度最长,如序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)的一个LIS是(1, 3, 5, 8)


递归表达式

作如下定义

  • e(i):表示以ai为最后一个元素的最长子序列的长度
由以上定义可得如下递归表达式


原问题最优解为max{e(1), e(2), ..., e(n)}


代码

int n;
int a[1000];  //a保存输入序列
int e[1000];  //e[i]表示必须以a[i]结尾的序列的LIS长度
int ee;
int e_max;
int dp(){
	for(int i = 0; i < n; i++)  //初始化为0
		e[i] = 0;
	e[0] = 1;
	for(int i = 1; i < n; i++){
		ee = 0;  //ee表示必须以某个小于a[i]的元素结尾的序列的LIS长度最大值
		for(int j = 0; j < i; j++){
			if(a[j] < a[i])  //只有当a[j]<a[i]时,才可能更新ee
				ee = (e[j] > ee) ? e[j] : ee;
		}
		e[i] = ee+1;  //若a[i]最小,则e[i] = 1,否则e[i] = ee+1
	}
	e_max = INT_MIN; //e_max表示(e[0],e[1],...,e[n-1])的最大值,即原问题的最优解,初始化为INT_MIN
	for(int i = 0; i < n; i++)
		e_max = (e[i] > e_max) ? e[i] : e_max;
	return e_max;
}

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