[DP] OpenJudge 2757 最长上升子序列

2757:最长上升子序列

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描述
一个数的序列 bi,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),我们可以得到一些上升的子序列( ai1, ai2, ..., aiK),这里1 <= i1 < i2 < ... < iK <= N。比如,对于序列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8),有它的一些上升子序列,如(1, 7), (3, 4, 8)等等。这些子序列中最长的长度是4,比如子序列(1, 3, 5, 8).

你的任务,就是对于给定的序列,求出最长上升子序列的长度。
输入
输入的第一行是序列的长度N (1 <= N <= 1000)。第二行给出序列中的N个整数,这些整数的取值范围都在0到10000。
输出
最长上升子序列的长度。
样例输入
7
1 7 3 5 9 4 8
样例输出
4

找子问题,第一想到的办法就是先求第n个元素的最长上升子序列的长度。n从1开始增加慢慢到达样例所需的大小。但是这样分解有问题:这样分解子问题,不具有“无后效性”。 假设F(n)=x,但可能有多个序列满足这个条件。有的序列最后一个元素比an+1小,加上n以后能形成更长的序列,而有些不能。后续的长度受到如何达到状态n的影响,不符合“无后效性”原则。

怎样解决这个问题呢?最好的办法是换个子问题。求以ak(k=1,2,3......N)为终点的最长上升子序列的长度。一个上升子序列中最右边的那个数,成为这个子序列的终点。虽然这个子问题和原问题形式上已经不一样了,但是很显然只要这n个子问题都解决了,那么在这n个子问题的解中,最大的那个就是整个子问题的解。

找出状态转移方程:

初始状态:maxLen(1)=1;

maxLen(k)= maxLen(i)+1 ,其中 1<=i<k  且ai<ak。

maxLen(k)的值,就是在ak左边,终点数值小于ak,且长度最大的那个上升子序列的长度再加1。

 

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int MAXN=1010;
int a[MAXN];int maxLen[MAXN];
int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
            scanf("%d",&a[i]);
            maxLen[i]=1;
    }
    for (int i=2; i<=n ;i++)
    {
        for (int j=1; j<i ;j++)
        {
            if(a[i]>a[j]  )
                maxLen[i]=max(maxLen[i],maxLen[j]+1);
        }
    }
    cout<<*max_element(maxLen+1,maxLen+n+1);
}


状态转移方程还是有点似懂非懂......算啦,回头再看。

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