最长递增子序列

http://blog.csdn.net/lisonglisonglisong/article/details/45241965

最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence）是指找到一个给定序列的最长子序列的长度，使得子序列中的所有元素单调递增。

例如：{ 3，5，7，1，2，8 } 的 LIS 是 { 3，5，7，8 }，长度为 4。

解法一：转化为求最长公共子序列

其实可以把 求最长递增子序列问题 转化为 求最长公共子序列的问题。

• 设数组 { 3， 5， 7， 1， 2， 8 } 为 A
• 对数组 A 排序，排序后的数组为 B = { 1， 2， 3， 5， 7， 8 }。
• 于是，求数组 A 的最长递增子序列，就是求数组 A 与数组 B 的最长公共子序列。

最长公共子序列的求法见《动态规划DP》。本方法的时间复杂度是

Θ(nlgn)+Θ(n2)=Θ(n2)

解法二：动态规划法

虽然解法一也是使用动态规划，但是与解法一不同的是，解法二不进行转化，而是直接在原问题上采用动态规划法。

最优子结构：

对于长度为 N 的数组 A[N]={a0,a1,a2,…,an−1}，假设我们想求以ai 结尾的最大递增子序列长度，设为L[i]，那么

L[i]=⎧⎩⎨max(L[j])+1,1,where j<i and A[j]<A[i]otherwise

也就是 j 的范围是 0 到 i–1。这样，想求ai 结尾的最大递增子序列的长度，我们就需要遍历 i 之前的所有位置 j（0到 i-1），找出A[j]<A[i]，计算这些j 中，能产生最大 L[j] 的 j，之后就可以求出L[i]。之后对每一个A[N]中的元素都计算以他们各自结尾的最大递增子序列的长度，这些长度的最大值，就是我们要求的问题——数组A的最大递增子序列的长度。

重叠子问题：

根据上述推导式采用递归实现的话，有些子问题会被计算很多次。

动态规划法：

综上所述，LIS 问题具有动态规划需要的两个性质，可以使用动态规划求解该问题。设数组 A = { 3，5，7，1，2，8 }，则：

具体的打表方式如下：

• 初始化对角线为 1；
• 对每一个 i，遍历 j（0 到 i-1）：
  
  • 若A[i] <= A[j]，置 1。
  • 若A[i] > A[j]，取第 j 行的最大值加 1。

打完表以后，最后一行的最大值就是最长递增子序列的长度。由于每次都进行遍历，故时间复杂度还是 Θ(n2)。

// LIS 的动态规划方式实现#include <iostream>using namespace std;int getLISLength(int A[], int len) {   //定义一维数组并初始化为1   int* lis = new int[len];     for (int i = 0; i < len; ++i)       lis[i] = 1;   // 计算每个i对应的lis最大值，即打表的过程   for (int i = 1; i < len; ++i)      for (int j = 0; j < i; ++j)     // 0到i-1         if ( A[i] > A[j] && lis[i] < lis[j] + 1)            lis[i] = lis[j] + 1;  // 更新   // 数组中最大的那个，就是最长递增子序列的长度   int maxlis = 0;   for (int i = 0; i < len; ++i)      if ( maxlis < lis[i] )         maxlis = lis[i];   delete [] lis;   return maxlis;}

解法三：Θ(nlgn)的方案

本解法的具体操作如下：

• 建立一个辅助数组array，依次读取数组元素 x 与数组末尾元素 top比较：
  
  • 如果 x > top，将 x 放到数组末尾；
  • 如果 x < top，则二分查找数组中第一个 大于等于x 的数，并用 x 替换它。

遍历结束之后，最长递增序列长度即为栈的大小。

注意c数组的下标代表的是子序列的长度，c数组中的值也是按递增顺序排列的。这才可能用二分查找。

数组array[i]存储的是子序列长度为i的序列最后一个值（该值是该子序列中最大的元素；如果长度为i的序列有多个，那么array[i]存放这类序列最后元素中的最小一个）

int getLISLength(int num[], int length) {    vector<int> ivec;    for (int i = 0; i < length; ++i) {        if (ivec.size() == 0 || ivec.back() < num[i])            ivec.push_back(num[i]);        else {            int low = 0, high = ivec.size() - 1;            while (low < high) {                int mid = (low + high) / 2;                if (ivec[mid] < num[i])                    low = mid + 1;                else                    high = mid - 1;            }            ivec[low] =  num[i];        }    }    return ivec.size();}

特别注意的是：本方法只能用于求最长递增子序列的长度，辅助数组中的序列不是最长递增子序列：

• 例一：原序列为1，5，8，3，6，7
  辅助数组为1，5，8，此时读到3，用3替换5，得到1，3，8； 再读6，用6替换8，得到1，3，6；再读7，得到最终栈为1，3，6，7。最长递增子序列为长度4。

• 例二：原序列为1，5，8，3
  则最栈辅助数组为1，3，8。明显这不是最长递增子序列！

合唱队问题

描述: 

计算最少出列多少位同学，使得剩下的同学排成合唱队形

说明：

N位同学站成一排，音乐老师要请其中的(N-K)位同学出列，使得剩下的K位同学排成合唱队形。 
合唱队形是指这样的一种队形：设K位同学从左到右依次编号为1，2…，K，他们的身高分别为T1，T2，…，TK，   则他们的身高满足存在i（1<=i<=K）使得Ti<T2<......<Ti-1<Ti>Ti+1>......>TK。 
     你的任务是，已知所有N位同学的身高，计算最少需要几位同学出列，可以使得剩下的同学排成合唱队形。 

 

 知识点: 循环 题目来源: 内部整理 练习阶段: 初级 运行时间限制:无限制内存限制:无限制输入: 

整数N

一行整数，空格隔开，N位同学身高

 输出: 

最少需要几位同学出列

 样例输入:

8186 186 150 200 160 130 197 200                   

样例输出:

4                    

根据题意可知，我们需要求出一个“中间点”，使得其左边的【最长递增子序列】和其右边的【最长递减子序列】之和最大。

    #include <iostream>      #include <vector>      using namespace std;            int LonggestIncreaseLength(vector<int> &vec) {          vector<int> result(vec.size(), 1);          vector<int> result2(vec.size(), 1);          for (int i = 1; i < vec.size(); i++) {              for (int j = 0; j < i; j++) {                  if (vec[i] > vec[j] && result[i] < result[j] + 1)                      result[i] = result[j] + 1;              }          }                for (int i = vec.size() - 2; i >= 0; --i) {              for (int j = vec.size() - 1; j > i; --j) {                  if (vec[i] > vec[j] && result2[i] < result2[j] + 1)                      result2[i] = result2[j] + 1;              }          }          int max = 0;          for (int i = 0; i < vec.size(); i++) {              if (max < result[i] + result2[i])                  max = result[i] + result2[i];          }          return vec.size() - max + 1;      }      int main() {          int n;          cin >> n;          if (n <= 0)              return 0;          vector<int> ivec(n);          for (int i = 0; i < n; i++)              cin >> ivec[i];          cout << LonggestIncreaseLength(ivec) << endl;      }