最长上升子序列O(nlogn)

    最近在做单调队列，发现了最长上升子序列O(nlogn)的求法也有利用单调队列的思想。

    最长递增子序列问题：在一列数中寻找一些数，这些数满足：任意两个数a[i]和a[j]，若i

   设dp[i]表示以i为结尾的最长递增子序列的长度，则状态转移方程为：

dp[i] = max{dp[j]+1}, 1<=j

   这样简单的复杂度为O(n^2)，其实还有更好的方法。

   考虑两个数a[x]和a[y]，x

    按dp[t]=k来分类，只需保留dp[t]=k的所有a[t]中的最小值，设d[k]记录这个值，d[k]=min{a[t],dp[t]=k}。

    这时注意到d的两个特点（重要）：

1. d[k]在计算过程中单调不升；           

2. d数组是有序的，d[1]

    利用这两个性质，可以很方便的求解：

1. 设当前已求出的最长上升子序列的长度为len（初始时为1），每次读入一个新元素x：

2. 若x>d[len]，则直接加入到d的末尾，且len++；（利用性质2）

   否则，在d中二分查找，找到第一个比x小的数d[k]，并d[k+1]=x，在这里x<=d[k+1]一定成立（性质1,2）。

 

例：POJ1631

/**
最长递增子序列O(nlogn)算法：
状态转移方程：f[i] = max{f[i],f[j]+1},1<=j=f[y],则x相对于y更有潜力。
首先根据f[]值分类，记录满足f[t]=k的最小的值a[t],记d[k]=min{a[t]},f[t]=k.
    1.发现d[k]在计算过程中单调不上升
    2.d[1]
#include 
#include 
using namespace std;
const int N = 41000;
int a[N];       //a[i] 原始数据
int d[N];       //d[i] 长度为i的递增子序列的最小值

int BinSearch(int key, int* d, int low, int high)
{
    while(low<=high)
    {
        int mid = (low+high)>>1;
        if(key>d[mid] && key<=d[mid+1])
            return mid;
        else if(key>d[mid])
            low = mid+1;
        else
            high = mid-1;
    }
    return 0;
}

int LIS(int* a, int n, int* d)
{
    int i,j;
    d[1] = a[1];
    int len = 1;        //递增子序列长度
    for(i = 2; i <= n; i++)
    {
        if(d[len]