代码#include<cstdio>#include<cstring>#define MAXN 40005int arr[MAXN],ans[MAXN],len;int binary_search(int i){ int left,right,mid; left=0,right=len; while(left<right){ ...
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2021-07-12 17:45:38
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for(int i=1;i<=n;i++) 初始化 for(int i=0;i<n;i++) { int k=lower_bound(g+1,g+n+1,A[i])-g; d[i]=k; g[k]=A[i]; } 假设我们已经算出来了d(以i为结尾的最长上升子序列) d[a]=d[b] 那么 如果a ...
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2021-09-11 11:08:00
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这个算法其实是因为LIS有NlogN的作法，把LCS转化为了LIS来做。 对于序列A{},B{},我们可以记录下来B中的每个元素在A中出现的位置，按顺序保存在一个新序列当中， 如果有多个位置按倒序写，没有就不用写，然后对这个新序列求一个LIS就是两个序列的LCS长度。 为什么这样可行呢，我们可以这样
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2017-08-09 16:23:00
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方法一： 二分我们可以知道 最长上升子序列的 最后一个数的值是随序列的长度而递增的 （呃呃呃 意会意会） 然后我们就可以二分找值了（并更新）//By SiriusRen#include #include #include using namespace std;int n,...
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2016-09-25 14:34:00
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1950题意：LIS nlogn算法代码：#include <iostream>#include <stdio.h>#include <string>#include <string.h>#include <cmath>#include
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2023-03-04 10:35:24
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300. 最长递增子序列给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。示例 1：输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。示例 2
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2024-07-12 12:10:02
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最长上升子序列（LIS）的典型变形，熟悉的n^2的动归会超时。L、
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2022-09-07 10:52:29
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nlogn比n^2快多O(nlogn)算法一: 归并排序(Merge Sort)// 归并排序public class MergeSort { private static void MergeSort(int[] arr, int n){ _MergeSort(arr, 0, n-1); } private static void _MergeSor...
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2021-08-24 15:04:27
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题目传送门题意：LIS最长递增子序列 O(nlogn)分析：设当前最长递增子序列为len，考虑元素a[i]; 若d[len]#include #include #include using namespace std;const int N = 1e5 + 10;const int INF = 0...
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2015-04-29 20:27:00
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最长上升子序列中对于数ipt[i]，向前遍历，当数ipt[j]小于ipt[i] 则ipt[j]可作为上升序列中ipt[i]的前一个数字 dp[i] = max{ dp[j] + 1 | j < i && ipt[j] < ipt[i]} 若如今有两个状态a,b 满足dp[a] = dp[b]且 ip
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2019-05-06 18:49:00
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树状数组解决LIS O(
nlogn)之前写过二分查找的LIS，现在不怎么记得了，正好用Bit来搞一波。f[i]表示以a[i]结尾的LIS的长度。t[x]表示以数值x结尾的LIS的长度。即t[x]=max(f[j]),a[j]==x,j<i。f[i]=max(t[x])+1,x<a[i]或x<=a[i
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2017-10-17 16:06:00
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#include <iostream> using namespace std; int i,j,n,s,t,a[100001]; int main() { cin>>n; a[0]=-1000000; for(i=0;i<n;i++) { cin>>t; if(t>a[s]) a[++s]=t;
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2021-02-25 14:22:00
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题意： 给一个数组，求严格递增的最长递增子序列的长度。思路： 开销是一个额外的O(n)的数组。lower_bound(begin,end,val)的功能是：返回第一个大于等于val的地址。 1 class Solution { 2 public: 3 int lengthOfLIS(ve...
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2015-11-16 22:02:00
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#include<iostream> using namespace std;const int maxn=1000000;int n,j,a[maxn],\=(l+r)>>1; if(c[mid]<x) return find(mid
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2022-09-09 10:26:17
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# Java 中的最长上升子序列问题及其 O(n log n) 解法
## 引言
在计算机科学中，最长上升子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）是一个经典问题。给定一个整数数组，寻找其中最长的上升子序列。这个问题虽然看起来简单，但在处理大规模数据时，其复杂度可能会让人感到棘手。在这篇文章中，我们将探讨使用 O(n log n) 的时间复杂度来解决这一问
题目链接：NYOJ 814 又见拦截导弹 最长上升子序列nlogn算法在川大oj上遇到一道题无法用n^2过于是，各种纠结，最后习得nlogn的算法 最长递增子序列，Longest Increasing Subsequence 下面我们简记为 LIS。 排序+LCS算法 以及 DP算法就忽略了，这两个太容易理解了。 假设存在一个序列d[1..9] =
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2022-12-02 00:39:21
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LIS问题是经典的动态规划问题，它的状态转移相信大家都很熟悉：f[i] = f[k] + 1 (k > 1; if (len[mid] < A[i]) L = mid; else R = mid - 1; } f[i] = L + 1; len[f[i]] = min(len[f[i...
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2021-07-20 14:52:13
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