HDU 1257 (最大上升子序列)

本文详细介绍了求最大上升子序列的算法实现,通过动态规划的方法解决实际问题,包括代码解析、工作原理及应用实例。

思路:求最大上升子序列:由于是每套拦截系统以后每一发炮弹都不能超过前一发的高度,所以对于后面一发比前面高的炮弹,必须需要新的拦截系统来处理(击下前面较低炮弹的系统已经无法拦截)。所以需要的拦截系统数量至少是最大上升子序列的长度。

#include <iostream>

using namespace std;
const int maxn=10000+10;
int a[maxn],dp[maxn];
int main()
{
    int n;
    while(cin>>n)
    {
        int x;
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            cin>>a[i];
            dp[i]=0;
            for(int j=0;j<i;j++)
                if(a[i]>a[j]&&dp[j]>dp[i]) dp[i]=dp[j];
            dp[i]++;
        }
        int ans=0;
        for(int i=0;i<n;i++)
            if(ans<dp[i]) ans=dp[i];
        cout<<ans<<endl;
    }
    return 0;
}


### HDU 1159 最长公共子序列 (LCS) 解题思路 #### 动态规划状态定义 对于两个字符串 `X` 和 `Y`,长度分别为 `n` 和 `m`。设 `dp[i][j]` 表示 `X[0...i-1]` 和 `Y[0...j-1]` 的最长公共子序列的长度。 当比较到第 `i` 个字符和第 `j` 个字符时: - 如果 `X[i-1]==Y[j-1]`,那么这两个字符可以加入之前的 LCS 中,则有 `dp[i][j]=dp[i-1][j-1]+1`[^3]。 - 否则,如果 `X[i-1]!=Y[j-1]`,那么需要考虑两种情况中的最大值:即舍弃 `X[i-1]` 或者舍弃 `Y[j-1]`,因此取两者较大者作为新的 LCS 长度,即 `dp[i][j]=max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])`。 时间复杂度为 O(n*m),其中 n 是第一个字符串的长度而 m 是第二个字符串的长度。 #### 实现代码 以下是 Python 版本的具体实现方式: ```python def lcs_length(X, Y): # 初始化二维数组用于存储中间结果 m = len(X) n = len(Y) # 创建(m+1)x(n+1)大小的表格来保存子问题的结果 dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)] # 填充表项 for i in range(1, m+1): for j in range(1, n+1): if X[i-1] == Y[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 else: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) return dp[m][n] # 测试数据输入部分可以根据具体题目调整 if __name__ == "__main__": while True: try: a = input().strip() b = input().strip() result = lcs_length(a,b) print(result) except EOFError: break ``` 此程序会读入多组测试案例直到遇到文件结束符(EOF)。每组案例由两行组成,分别代表要计算其 LCS 的两个字符串。最后输出的是它们之间最长公共子序列的长度。
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