最长非下降子序列(O(nlogn))(offer收割)

本文介绍了一种寻找最长非下降子序列的高效算法。通过维护一个数组来记录子序列末尾元素的最小值,利用贪心加二分查找策略,实现对数组的动态更新,最终确定最长非下降子序列的长度。

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题目

  如题

思路

  核心思想是,维护一个数组ends,它记录了长度为k的子序列的末尾元素的最小值。听起来很抽象,我们不妨手动演示一遍整个过程。

  假设数组a={2,9,4,27,29,15,7},令length表示当前找到的最长非下降子序列的长度。初始时length=1,ends[1]=2。

  i=1,length=2,ends[2]=9;

  i=2,length=2,ends[2]=4,原因是4比9更容易和后面的数构成非下降子序列;

  i=3,length=3,ends[3]=27;

  i=4,length=4,ends[4]=29;

  i=5,length=4,15能和ends[2]=4连接起来,并且它比ends[3]=27更容易和后面的数构成非下降子序列,因此ends[3]=15;

  i=6,length=4,end[3]=7。

  可以看到,整个算法就是找到ends中第一个大于当前数的位置。假设当前数为a[i],找到的位置为t,说明ends[t-1]<=a[i],那么a[i]可以和ends[t-1]连接起来,构成长度为i的子序列,同时ends[t]>a[i],说明a[i]要比ends[t]更容易和后面的数构成子序列,因此进行替换。可以说,算法的思想是贪心加二分。

代码

package com.iqiyi;

public class Test {
    public static void main(String[] args){
        int[] array=new int[]{2,9,4,27,29,15,7};
        int[] ends=new int[array.length+1];
        ends[1]=array[0];
        int length=1;
        for(int i=1;i<array.length;i++){
            int low=1;
            int high=length;
            while(low<high){
                int mid=(low+high)/2;
                if(ends[mid]<=array[i])
                    low=mid+1;
                else
                    high=mid;
            }
            if(ends[low]>array[i])
                ends[low]=array[i];
            else{
                length++;
                ends[length]=array[i];
            }
        }
        System.out.println(length);
    }
}
复制代码

转载于:https://juejin.im/post/5c39b1d26fb9a049a81f8ced

### 最长下降子序列 O(nlogn) 算法实现与解释 #### 一、算法原理 最长下降子序列(LDS, Longest Decreasing Subsequence),类似于最长上升子序列,可以通过动态规划加二分查找的方法,在O(n log n)的时间复杂度下解决。核心在于维护一个列表`d`,其中存储着可能成为最终LDS一部分的最小结尾元素。每当遇到一个新的数时,如果它小于`d`中的最后一个元素,则更新`d`;否则通过二分查找找到其应在位置并替换之。 #### 二、具体步骤说明 - 初始化一个空的结果数组 `f` 和变量 `len` 表示当前已知的最大长度。 - 遍历输入序列中的每一个数字: - 使用C++标准库函数`lower_bound()`寻找第一个大于等于该数字的位置。 - 如果此位置位于现有记录之外,则扩展结果集;反之则用新数值替代旧值以保持潜在解空间最优性。 上述过程确保了每次迭代都能维持住“尽可能短”的递减路径特性,从而使得最后得到的答案既满足条件又具有最大长度[^1]。 #### 三、代码实例 下面是采用 C++ 编写的完整程序: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include<algorithm> using namespace std; int main(){ int n; cin >> n; vector<int> nums(n+1), f(n+1); for(int i = 1; i <= n; ++i){ cin >> nums[i]; } int len = 0; f[++len] = nums[1]; for (int i = 2; i <= n; ++i) { // 寻找nums[i]应该放置的位置 auto pos = upper_bound(f + 1, f + len + 1, nums[i], greater<int>()) - f; if (pos == len + 1) { f[++len] = nums[i]; } else { f[pos] = nums[i]; } } cout << "Length of LDS is: " << len << "\n\n"; } ``` 这段代码实现了对给定整数序列求解其最长严格递减子序列的功能,并输出对应的长度。注意这里使用了`upper_bound`配合自定义比较器`greater<int>()`来适应于寻找降序排列下的插入点[^4]。
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