标签:tps log stream lis ret const str 分析 算法
题目分析:求最长下降子序列是常规操作了,可以直接用朴素\(O(n ^ 2)\)算法,也可以用二分做到\(O(nlogn)\)复杂度,不过\(n \leq 5000\)朴素算法随便跑
那么如何统计方案呢?
我们\(dp\)求最长下降子序列是设\(d(i)\)表示以\(i\)结尾的下降子序列的最长长度.同理,我们可以用\(f(i)\)表示以\(i\)结尾,长度为\(d(i)\)的下降子序列的个数
不难想到\(f(i) = \begin{cases} 1 \qquad d(i) == 1 \\ \sum_{j}^{i - 1}\{f(j)\;|\;j < i \;\;\&\&\;\;f(j) + 1 == f(i)\} \end{cases}\)
但是这么做是有问题的,原因在于重复统计
假如有\(d(i) == d(j)\)并且\(a(i) == a(j)\),且满足$i <j \(,有\)f(i) \leq f(j)$
道理很简单,因为\(f(i)\)的所有方案都被\(f(j)\)所包括了,这时你需要将\(f(j)\)置为\(0\),不然\(f(j)\)的方案会被统计多次
代码奉上,数据规模小就写的\(O(n ^ 2)\)算法
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int maxn = 8192;
int val[maxn],g[maxn],d[maxn],f[maxn],n,ans;//val为原数列,d[i]表示以i结尾的最长下降子序列长度,f[i]表示以i结尾,长度为d[i]的下降子序列的数量
int main(){
ios::sync_with_stdio(false);
cin >> n;
for(int i = 1;i <= n;i++)
cin >> val[i];
for(int i = 1;i <= n;i++)
g[i] = -0x7fffffff;
ans = -1;
for(int i = 1;i <= n;i++){
int k = 0;
int l = 1,r = n;
while(l <= r){
int mid = (l + r) >> 1;
if(g[mid] > val[i])k = mid,l = mid + 1;
else r = mid - 1;
}
d[i] = k + 1;
g[k + 1] = val[i];
ans = max(ans,d[i]);
}
cout << ans << " ";//求LIS,没啥好说的
for(int i = 1;i <= n;i++){//依照转移方程
if(d[i] == 1)f[i] = 1;
for(int j = 1;j < i;j++)
if(d[i] == d[j] && val[i] == val[j])//如果j的方案已经被i包含了
f[j] = 0;
else if(d[i] == d[j] + 1 && val[i] < val[j])//统计方案
f[i] += f[j];
}
int sum = 0;
for(int i = 1;i <= n;i++){//输出答案
if(d[i] == ans)sum += f[i];
}
cout << sum << '\n';
return 0;
}
标签:tps log stream lis ret const str 分析 算法
原文地址:https://www.cnblogs.com/colazcy/p/11514975.html