uva 10635(最长公共子序列nlogn)

博客介绍了如何解决UVA 10635问题,即找出两个字符串的最长公共子序列。由于普通的动态规划方法会超时,作者提出将问题转换为求最长上升子序列,并利用二分查找优化算法,通过记录第一个字符串中字符在第二个字符串中的位置来求解。

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题意:给出两个串,输出最长公共子序列。

题解:直接用n^2的方法会超时,需要将问题转化成计算最长上升子序列,然后可以用二分来减小时间复杂度。

方法是用一个数组将第一个串内元素在第二个串内的位置保存下来,然后将这个数组的最长上升子序列长度求出就是解。

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <map>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int N = 62500;
int n, p, q;
int s1[N], s2[N];
map<int, int> pos;

int LIS(int len) {
	int k = 1;
	s2[1] = s1[1];
	for (int i = 2; i <= len; i++) {
		if (s1[i] > s2[k])
			s2[++k] = s1[i];
		else {
			int l = 1, r = k, mid;
			while (l < r) {
				mid = (l + r) / 2;
				if (s2[mid] < s1[i])
					l = mid + 1;
				else
					r = mid;
			}
			s2[l] = s1[i];
		}
	}
	return k;
}

int main() {
	int t, cas = 1;
	scanf("%d", &t);
	while (t--) {
		pos.clear();
		scanf("%d%d%d", &n, &p, &q);
		int temp;
		for (int i = 1; i <= p + 1; i++) {
			scanf("%d", &temp);
			pos[temp] = i;
		}
		int k = 1;
		for (int i = 1; i <= q + 1; i++) {
			scanf("%d", &temp);
			if (pos[temp])
				s1[k++] = pos[temp];
		}
		printf("Case %d: %d\n", cas++, LIS(k - 1));
	}
	return 0;
}


### 关于最长公共子序列问题的时间复杂度为O(nlogn)的算法模板 对于给定两个长度分别为m和n的字符串X和Y,计算其最长公共子序列(LCS),通常的方法是采用时间复杂度为\(O(m \times n)\)的动态规划方法。然而,在特定情况下可以实现更高效的解决方案。 当处理的是排列而非一般字符串时,即输入数据由不重复整数构成并代表某种顺序,则存在一种基于二分查找技术来达到\(O((m+n)\log m)\)[^1]效率级别的改进型解法。此方法首先映射其中一个序列为连续区间内的数值以便后续操作;接着利用另一个序列中的元素在此已调整过的序列上执行类似于最长增加子序列(Longest Increasing Subsequence, LIS)的操作流程完成匹配过程[^2]。 具体来说: - 将第一个排列 \(P_1\) 映射到位置索引; - 对第二个排列 \(P_2\) 中每一个值查询它在 \(P_1\) 中的位置,并记录这些位置形成的新列表; - 使用上述新列表作为基础去解决一个等价版本的最大增长子串问题——这一步骤能够通过树状数组或线段树等方式加速至 \(O(N\log N)\) 时间内完成[^3]。 以下是Python代码示例展示如何应用这一思路解决问题: ```python from bisect import bisect_left def map_positions(p): pos = {value: index for index, value in enumerate(p)} return [pos[value]+1 for value in p] def lis(nums): dp = [] for num in nums: i = bisect_left(dp, num) if i == len(dp): dp.append(num) else: dp[i] = num return len(dp) def lcs_via_lis(p1, p2): mapped_p2 = map_positions(dict(enumerate(p1))) positions_in_p1 = [mapped_p2[p] for p in p2 if p in mapped_p2] return lis(positions_in_p1) p1 = [3, 2, 1, 4, 5] p2 = [1, 2, 3, 4, 5] print(lcs_via_lis(p1, p2)) ```
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