LIS(两种方法求最长上升子序列)

首先得明白一个概念:子序列不一定是连续的,可以是断开的。

有两种写法:

一、动态规划写法

复杂度:O(n^2)

代码:

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#define INF 0x3f3f3f3f

using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 1000;
int a[maxn],dp[maxn];

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    int n;
    while(cin>>n && n)
    {
        for(int i = 0; i>a[i];
        int mmax = -1;
        for(int i = 0; idp[i]))//如果元素pre < 当前元素cur,而且pre的长度+1要比当前的长度多就更新当前的长度
                {
                    dp[i] = dp[j]+1;
                }
            }
            mmax = max(mmax,dp[i]);//维护最大的长度
        }
        printf("%d\n",mmax);
    }
    return 0;
}

二、low_bound写法

复杂度:O(nlogn)

这种写法就是将动规写法中的第二层的遍历改为了二分查找。所以复杂度变为O(nlogn)

牛客讲解视频

该算法中开了一个辅助数组h来表示该长度下最后的元素的最小值。例如 1、2、0、5 、-1

LIS(两种方法求最长上升子序列)_第1张图片

为什么要修改h数组里边的数为小的值呢,因为修改后h数组能变长的潜力就增大了,所以要修改。

代码:

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#define INF 0x3f3f3f3f

using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 1000;
int a[maxn],dp[maxn];

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);
    int n;
    while(cin>>n)
    {
        memset(a,0,sizeof(a));
        for(int i = 0; i>a[i];
        int mmax = -1;
        for(int i = 0; i

 

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