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文档简介
算法设计与分析本节要点CONTENTS最长上升子序列最长上升子序列(1)确定状态。dp[i]表示以a[i]结尾的最长上升子序列长度。(2)状态转移:对于1<j<i,若a[j]<a[i],则可以将a[i]放在以a[j]结尾的最长上升序列后面,得到的长度为dp[j]+1。状态转移方程:dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1),1<j<i(3)边界条件。dp[0]=0。(4)求解目标。max(dp[i])。最长上升子序列算法设计算法实现最长上升子序列算法分析时间复杂度:双层for循环,时间复杂度为O(n2)。空间复杂度:空间复杂度为O(n)。最长上升子序列算法优化
设置一个辅助数组d[]记录最长上升子序列,len表示最长上升子序列的长度。
(1)初始化:d[1]=a[1],len=1。
(2)将a[i]与d[len]比较,i=2..n。若a[i]=d[len],则什么也不做,继续下一次循环;若a[i]>d[len],则将a[i]添加到d[]尾部,++len;若a[i]<d[len],则将a[i]替换d[]中第1个大于等于a[i]的数。最长上升子序列最长上升子序列
为什么可以这么做?
本题求解最长上升子序列,所以对前两种情况都很容易理解。若a[i]<d[len],则将a[i]替换d[]中第1个大于等于a[i]的数,这是因为在不影响d[]长度的情况下,d[]数组中的元素越小,就越可能得到更长的上升子序列。最长上升子序列在d[]中查找第1个大于等于a[i]的数时,可以采用二分查找(d[]自身有序),也可以调用lower_bound()函数,该函数也是采用二分查找实现的,每次查找的时间复杂度都为O(logn)。最长上升子序列算法实现最长上升子序列算法分析时间复杂度:时间复杂度为
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