最长上升子序列(LIS)解析,子集树求解

文章目录

      • LIS的定义
      • 子集树解法
      • LIS子集树求解

LIS的定义

       最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence) , 简称LIS , 也有些情况求的是最长非降序子序列 , 二者区别就是序列中是否可以有相等的数 . 假设我们有一个序列 b i , 当b1 < b2 < … < bS的时候 , 我们称这个序列是上升的 . 对于给定的一个序列(a1, a2, …, aN) , 我们也可以从中得到一些上升的子序列(ai1, ai2, …, aiK) , 这里1 <= i1 < i2 < … < iK <= N , 但必须按照从前到后的顺序 .
        比如 , 对于序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8) , 我们就会得到一些上升的子序列 , 如(1, 7, 9), (3, 4, 8), (1, 3, 5, 8)等等 , 而这些子序列中最长的(如子序列(1, 3, 5, 8) , 它的长度为4 , 因此该序列的最长上升子序列长度为4 .

子集树解法

       对于LIS问题的解法 , 网上出现最多的就是 , 动态规划 , 贪心+二分 . 那问题来了 , 要是这两种用的不熟练解不了题怎么办 , 宣告GG ? 那是不可能的 , 接下来就来看看相对简单的子集树解题.

什么叫子集树?
       就是以首元素作为根节点 , 它的孩子结点是下一个元素 . 通过对左枝干置为1 , 右枝干置为0 , ( 遇到1打印数字 , 遇到0不打印数字 ) , 就可以产生全排列组合 .
形如: (A,B,C,D)
最长上升子序列(LIS)解析,子集树求解_第1张图片

例如: int arr[] = {1,2,3};
用过子集树得到如下输出
最长上升子序列(LIS)解析,子集树求解_第2张图片

那么 , 如何实现子集树呢 , 就一句话递归调用两次自身函数就是二叉树 . (调用三次就是三叉树)

框架代码如下:

/*
函数中 , 调用两次func1()就相当于创建了一个二叉树

这是一个全排列算法
通过对左枝干置为1
右枝干置为0
遇到1打印数字 , 遇到0不打印数字
最后的结果就是这3个数的全排列组合

三层在第四层操作 , 能够打印全
*/
void func1(int ar[], int i, int len, int br[])
{
	if (i == len)
	{
		//访问子集 , 并打印
		for (int j = 0; j < len; ++j)
		{
			if (br[j] == 1)
				cout << ar[j] << " ";
		}
		cout << endl;
	}
	else
	{
		/*
		两个递归调用就是二叉树
		三个递归调用就是三叉树
		四个递归调用就是四叉树
		*/
		br[i] = 1; //将左树枝置为1
		func(ar, i + 1, len, br); //访问i节点的左孩子
		br[i] = 0; //将右树枝置为0
		func(ar, i + 1, len, br);//访问i节点的右孩子
	}
}

#endif

int main()
{
	int ar[] = { 1,2,3 };
	int br[3] = { 0 };
	func1(ar, 0, 3, br);
	return 0;
}

       看完上述代码, 你可能还有些疑惑 , 3是怎么输出的 . 实际上 , 我们将枝干置为 0 或 1 . 1 输出 , 0 不输出 . 而3却没有显示枝干 , 那么我们不妨将之前的图稍作修改 , 以便更好的理解代码
最长上升子序列(LIS)解析,子集树求解_第3张图片

这样是不是就一幕了然了 .

LIS子集树求解

       根据子集树可以求出所有子集 , 那么只要我们去判断每个子集是否为上升子集 , 如果是上升子集就记录长度 . 最后即可得到最长的上升子集的长度
代码如下:

//LIS算法 , 子集树实现

int _fin = -1; //最终输出
int _count = 0; //记录子集长度

void func1(int* arr, int i, int len, int* brr)
{
		_count = 0;
		int _max = -1;
		//求最长升序子集(LIS)
		for (int j = 0; j < len; ++j)
		{
			if (brr[j] == 1)
			{
				if (arr[j] > _max)
				{
					_max = arr[j];
					++_count;
				}
				else
				{
					break;
					_count = 0;
				}
			}
		}
		_fin = max(_fin,_count);
	}
	else
	{
		brr[i] = 1;
		func1(arr, i + 1,len,brr);
		brr[i] = 0;
		func1(arr, i + 1, len, brr);
	}
}

int main()
{
	//int ar[] = { 1, 7, 3, 5, 9, 4, 8 };
	int ar[] = { 2,7,1,5,6,4,3,8,9 };//2 7 1 5 6 4 3 8 9 
	int br[9] = { 0 };
	func1(ar, 0, 9, br);
	cout << _fin << endl;
	return 0;
}

运行结果 :
最长上升子序列(LIS)解析,子集树求解_第4张图片

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