一个数组求其最长递增子序列(LIS)

一个数组求其最长递增子序列(LIS)

例如数组{3, 1, 4, 2, 3, 9, 4, 6}的LIS是{1, 2, 3, 4, 6},长度为5,假设数组长度为N,求数组的LIS的长度,

 

需要一个额外的数组 LIS 来记录

 长度从1 到 n 慢慢变长求解的过程中 对应长度的 最长递增子序列的最小的末尾元素

 

解决方法

长度为1时 {3}:

将3放入LIS中,表示长度为1的时候,{3}数组的最长递增子序列的最小微元素

LIS:{3}

只有一个元素,所以 最长递增子序列就是 {3},最长递增子序列的最小尾元素 就是3

 

长度为2时 {3,1}:

新加入的元素1<3 长度增加变成2时,新加入的元素1比长度为1的时候的 最长递增子序列的最小尾元素还小,所以新加入元素1不会引起最长递增子序列变长,所以需要将1 插入 LIS中,在LIS中找到最小的比1大的元素,替换该元素,完成长度为2 的时候 最长递增子序列的寻找,

LIS:{1}

1替换掉3 表示 在长度为2的时候{3,1}的最长递增子序列的最小尾元素是1,验证 最长递增子序列{1}或{3}

 

长度为3时 {3,1,4}:

新加入的元素4>1,新加入的元素,比长度为2时的最长递增序列的最小尾元素大,说明新加入元素可以引起最长递增序列的增长,加入新元素4得:

LIS:{1,4}

 验证 最长递增序列 {3,4} 或者 {1,4}

 

长度为4时 {3,1,4,2}:

新加入元素2<4, 比长度为3时的最长递增子序列的最小尾元素小,说明不引起最长递增序列的增长,需要在LIS中找到替换的元素 找到第一个比2大的元素4替换,这样在保证递增序列数量不变的情况下,将递增序列的范围往小值方向移动。得

LIS:{1,2}

验证 最长递增序列 {3,4} 或者 {1,2}

 

长度为5时 {3,1,4,2,3}:

新加入元素3>2, 比长度为4时的最长递增子序列的最小尾元素大,说明引起最长递增序列的增长,得

LIS:{1,2,3}

验证 最长递增序列 {1,2,3}

 

长度为6时 {3,1,4,2,3,9}:

新加入元素9>3, 比长度为5时的最长递增子序列的最小尾元素大,说明引起最长递增序列的增长,得

LIS:{1,2,3,9}

验证 最长递增序列 {1,2,3,9}

 

 

长度为7时 {3,1,4,2,3,9,4}:

新加入元素4<9, 比长度为3时的最长递增子序列的最小尾元素小,说明不引起最长递增序列的增长,需要在LIS中找到替换的元素 找到第一个比4大的元素9替换,这样在保证递增序列数量不变的情况下,将增序列的范围往小值方向移动。得

LIS:{1,2,3,4}

验证 最长递增序列  {1,2,3,4}

 

长度为8时 {3,1,4,2,3,9,4,6}:

新加入元素6>4, 比长度为7时的最长递增子序列的最小尾元素大,说明引起最长递增序列的增长,得

LIS:{1,2,3,4,6}

验证 最长递增序列  {1,2,3,4,6}

 

需要注意:

LIS保存的是 求解的过程中 对应长度的 最长递增子序列的最小的末尾元素 不一定就是最长递增序列原来的序列

 

插入新元素寻找替换位置的时候 有序查找可以使用二分查找 时间复杂度 o(LogN)

所以该解决方法的时间复杂度NlogN

空间复杂度 N

posted @ 2019-06-19 17:00  乔胖胖  阅读(1543)  评论(0编辑  收藏  举报