最长上升子序列详解(LCS,LIS)

一、

动态规划自古以来是

而我们首先要了解的，便是综合难度在所有动规题里最为简单的线性动规了。线性动规既是一切动规的基础，同时也可以广泛解决生活中的各项问题——比如在我们所在的三维世界里，四维的时间就是不可逆式线性，比如我们需要决策在相同的时间内做价值尽量大的事情，该如何决策，最优解是什么——这就引出了动态规划的真正含义：

在一个困难的嵌套决策链中，决策出最优解。

二、动态规划性质浅谈

首先，动态规划和递推有些相似（尤其是线性动规），但是不同于递推的是：

递推求出的是数据，所以只是针对数据进行操作；而动态规划求出的是最优状态，所以必然也是针对状态的操作，而状态自然可以出现在最优解中，也可以不出现——这便是决策的特性（布尔性）。

其次，由于每个状态均可以由之前的状态演变形成，所以动态规划有可推导性，但同时，动态规划也有无后效性，即每个当前状态会且仅会决策出下一状态，而不直接对未来的所有状态负责，可以浅显的理解为——

现在决定未来，未来与过去无关。

三、扯正题——子序列问题

（一）一个序列中的最长上升子序列（

例：由6个数，分别是： 1 7 6 2 3 4，求最长上升子序列。

评析：首先，我们要理解什么叫做最长上升子序列：1、最长上升子序列的元素不一定相邻 2、最长上升子序列一定是原序列的子集。所以这个例子中的

1、 $n^2做法$

首先我们要知道，对于每一个元素来说，最长上升子序列就是其本身。那我们便可以维护一个

那么dp数组怎么求呢？我们可以对于每一个

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        dp[i]=1;//初始化 
        for(int j=1;j<i;j++)//枚举i之前的每一个j 
        if(data[j]<data[i] && dp[i]<dp[j]+1)
        //用if判断是否可以拼凑成上升子序列，
        //并且判断当前状态是否优于之前枚举
        //过的所有状态,如果是，则↓ 
        dp[i]=dp[j]+1;//更新最优状态 

    }

最后，因为我们对于

从这个题我们也不难看出，状态转移方程可以如此定义：

下一状态最优值=最优比较函数（已经记录的最优值，可以由先前状态得出的最优值）

——即动态规划具有判断性继承思想

2、

我们其实不难看出，对于 $n^2做法而言，其实就是暴力枚举：将每个状态都分别比较一遍。但其实有些没有必要的状态的枚举，导致浪费许多时间，当元素个数到了10^4-10^5以上时，就已经超时了。而此时，我们可以通过另一种动态规划的方式来降低时间复杂度：$

将原来的dp数组的存储由数值换成该序列中，上升子序列长度为i的上升子序列，的最小末尾数值

这其实就是一种几近贪心的思想：我们当前的上升子序列长度如果已经确定，那么如果这种长度的子序列的结尾元素越小，后面的元素就可以更方便地加入到这条我们臆测的、可作为结果、的上升子序列中。

qwq一定要好好看注释啊！

int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>a[i];
        f[i]=0x7fffffff;
        //初始值要设为INF
        /*原因很简单，每遇到一个新的元素时，就跟已经记录的f数组当前所记录的最长
        上升子序列的末尾元素相比较：如果小于此元素，那么就不断向前找，直到找到
        一个刚好比它大的元素，替换；反之如果大于，么填到末尾元素的下一个q，INF
                就是为了方便向后替换啊！*/ 
    }
    f[1]=a[1];
    int len=1;//通过记录f数组的有效位数，求得个数 
    /*因为上文中所提到我们有可能要不断向前寻找，
    所以可以采用二分查找的策略，这便是将时间复杂
    度降成nlogn级别的关键因素。*/ 
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        int l=0,r=len,mid;
        if(a[i]>f[len])f[++len]=a[i];
        //如果刚好大于末尾，暂时向后顺次填充 
        else 
        {
        while(l<r)
        {   
            mid=(l+r)/2;
            if(f[mid]>a[i])r=mid;
    //如果仍然小于之前所记录的最小末尾，那么不断
    //向前寻找(因为是最长上升子序列，所以f数组必
    //然满足单调) 
            else l=mid+1; 
        }
        f[l]=min(a[i],f[l]);//更新最小末尾 
        }
    }
    cout<<len;

但是事实上， $做法偷了个懒，没有记录以每一个元素结尾的最长上升子序列长度。那么我们对于n^2的统计方案数，有很好想的如下代码（再对第一次的dp数组dp一次）：$

for(i = 1; i <= N; i ++){
    if(dp[i] == 1) f[i] = 1 ;
    for(j = 1; j <= N: j ++)
        if(base[i] > base[j] && dp[j] == dp[i] - 1) f[i] += f[j] ;
        else if(base[i] == base[j] && dp[j] == dp[i]) f[i] = 0 ;
    if(f[i] == ans) res ++ ;
    }

但是

只要记录前驱，然后递归输出即可（也可以用栈的）

下面贴出

#include <iostream>
using namespace std;
const int MAXN = 1000 + 10;
int n, data[MAXN];
int dp[MAXN]; 
int from[MAXN]; 
void output(int x)
{
    if(!x)return;
    output(from[x]);
    cout<<data[x]<<" ";
    //迭代输出 
}
int main()
{
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)cin>>data[i];

    // DP
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        dp[i]=1;
        from[i]=0;
        for(int j=1;j<i;j++)
        if(data[j]<data[i] && dp[i]<dp[j]+1)
        {
            dp[i]=dp[j]+1;
            from[i]=j;//逐个记录前驱 
        }
    }

    int ans=dp[1], pos=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        if(ans<dp[i])
        {
            ans=dp[i];
            pos=i;//由于需要递归输出
    //所以要记录最长上升子序列的最后一
    //个元素，来不断回溯出路径来 
        }
    cout<<ans<<endl;
    output(pos);

    return 0;
}

（二）两个序列中的最长公共子序列（

1、譬如给定2个序列：

1 2 3 4 5

3 2 1 4 5

试求出最长的公共子序列。

解析：我们可以用

如果当前的

如果不相同，即无法更新公共元素，考虑继承：

那么代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int dp[1001][1001],a1[2001],a2[2001],n,m;
int main()
{
    //dp[i][j]表示两个串从头开始，直到第一个串的第i位 
    //和第二个串的第j位最多有多少个公共子元素 
    cin>>n>>m;
    for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a1[i]);
    for(int i=1;i<=m;i++)scanf("%d",&a2[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
     for(int j=1;j<=m;j++)
      {
        dp[i][j]=max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
        if(a1[i]==a2[j])
        dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j-1]+1);
        //因为更新，所以++； 
      }
    cout<<dp[n][m];
}

对于这个题而言，朴素算法是 $n^2 的，会被 10^5 卡死，所以我们可以考虑 nlogn 的做法：$

因为两个序列都是

因为最长公共子序列是按位向后比对的，所以a序列每个元素在b序列中的位置如果递增，就说明b中的这个数在a中的这个数整体位置偏后，可以考虑纳入

最后贴

#include<iostream>
#include<cstdio>
using namespace std;
int a[100001],b[100001],map[100001],f[100001];
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&a[i]);map[a[i]]=i;}
    for(int i=1;i<=n;i++){scanf("%d",&b[i]);f[i]=0x7fffffff;}
    int len=0;
    f[0]=0;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        int l=0,r=len,mid;
        if(map[b[i]]>f[len])f[++len]=map[b[i]];
        else 
        {
        while(l<r)
        {   
            mid=(l+r)/2;
            if(f[mid]>map[b[i]])r=mid;
            else l=mid+1; 
        }
        f[l]=min(map[b[i]],f[l]);
        }
    }
    cout<<len;
    return 0
}

posted @ 2023-11-17 19:16 逆行伐仙阅读(575) 评论(0) 编辑收藏举报

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最长上升子序列详解(LCS,LIS)

一、

在一个困难的嵌套决策链中，决策出最优解。

二、动态规划性质浅谈

现在决定未来，未来与过去无关。

三、扯正题——子序列问题

（一）一个序列中的最长上升子序列（

1、 $n^2做法$

下一状态最优值=最优比较函数（已经记录的最优值，可以由先前状态得出的最优值）

——即动态规划具有判断性继承思想

2、

（二）两个序列中的最长公共子序列（

公告

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最长上升子序列详解(LCS,LIS)

一、DP的意义以及线性动规简介

在一个困难的嵌套决策链中，决策出最优解。

二、动态规划性质浅谈

Future never has to do with past time ,but present does.

现在决定未来，未来与过去无关。

三、扯正题——子序列问题

（一）一个序列中的最长上升子序列（LISLIS）

1、n^2做法

下一状态最优值=最优比较函数（已经记录的最优值，可以由先前状态得出的最优值）

——即动态规划具有 判断性继承思想

2、nlogn 做法

33、输出路径

（二）两个序列中的最长公共子序列（LCSLCS）

dp[ i ] [ j ] = max(dp[ i ] [ j ], dp[ i-1 ] [ j-1 ] + 1);

dp[ i ] [ j ] = max(dp[ i-1 ][ j ] , dp[ i ][ j-1 ]

公告

一、

（一）一个序列中的最长上升子序列（

1、 $n^2做法$

——即动态规划具有判断性继承思想

2、

（二）两个序列中的最长公共子序列（