【最长上升子序列LIS】O(n^2)和O(nlogn)算法简记

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最长上升子序列(Longest Increasing Subsquence)是指对一个序列，其中满足i < j < k且a[i] < a[j] < a[k]的最长子序列a[]。比如1 4 2 6 3 7 9，则【1,2,3,7，9】就是它的LIS。

LIS普遍求法为动态规划。有两种算法。

第一种比较好写，复杂度O(n^2)。

设原序列为a[]。所有下标从1开始(即[1,n])。定义dp[i]为以a[i]结尾的最长上升子序列的长度。很容易得到转移方程：dp[i] = max{1, dp[j] + 1} 且 j < i。可以这么更新：

dp[i] = 1;

for (int j = 1; j < i; ++j) {

if (a[j] < a[i]) dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);

}

这里选取poj2533来说明具体的实现。

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int MAX = 1024;
const int INF = 0xfffffff;
int a[MAX];
int dp[MAX];
/*
	dp[i]: 以a[i]为结尾的最长上升子序列的长度 
*/

inline int read() {
	char ch;
	while ((ch = getchar()) < '0' || ch > '9');
	int x = ch - '0';
	while ((ch = getchar()) >= '0' && ch <= '9') {
		x = (x << 3) + (x << 1) + ch - '0';
	}
	return x;
}

int main() {
	int n;
	while (~scanf(" %d", &n)) {
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			a[i] = read();
		}
		int ans = 0;
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			dp[i] = 1;
			for (int j = 1; j < i; ++j) {
				if (a[j] < a[i] && dp[j] + 1 > dp[i]) {
					dp[i] = dp[j] + 1;
				}
			}
			if (dp[i] > ans) ans = dp[i];
		}
		printf("%d\n", ans);
	}
	return 0;
}

很多情况下这种解法达不到我们需要的复杂度，因为实际情形下动辄就是几百万的数据量。。。这时就需要改进上述算法

增加数组d[]，d[i]记录的是a[]数组中所有使得dp[j]=i的最小值。维护d[]使得d[]满足单调性（因为是上升子序列，这里就是单调增，如果求下降子序列扩展成单调减即可），另外维护一个值maxLen记录最长位置

举例如下(下标从1开始)：

对于序列a[] = {1,5,7,2,3,6,8}

初始化d[] = INF.即任意d[i]都等于一个很大的值，避免影响答案。maxLen = 0即可。

但是d[0] = -INF，下面说原因。

第一次：dp[1] = 1（长度为1）, maxLen = 1, d[1] = 1（最长上升子序列为1的最小结尾数字是a[1]，等于1），剩下的d[i]不变（下同）。此时d[] = {-INF, 1, INF, INF...INF}

第二次：a[2] = 5 > d[maxLen]。则dp[2] = maxLen + 1 = 2 (长度为2），maxLen = 2，d[2] = 5 （最长上升子序列为2的最小结尾数字是5）。d[] = {-INF, 1, 5, INF,...,INF}

第三次：a[3] = 7 > d[maxLen]，则dp[3] = maxLen + 1 = 3，maxLen = 3, d[3] = 7。此时d[] = {-INF, 1, 5, 7, INF, INF, INF...}

第四次：a[4] = 2 < d[maxLen]，则从d[1]到d[maxLen]中找最后一个比2小的数，找到数字1，下标为ind = 1(d[1] = 1嘛~)，dp[4] = dp[ind] + 1 = dp[1] + 1 = 2, maxLen为3不动, d[ind+1] = d[2] = 2。此时d[] = {-INF, 1, 2, 7, INF, INf, INf...}

第五次：a[5] = 3 < d[maxLen],则从d[1]到d[maxLen]找最后一个比3小的数，找到2，下标为ind = 2(d[2] = 2哦)，dp[5] = dp[ind] + 1 = dp[2] + 1 = 3, maxLen为3不动，d[ind+1] = d[3] = 3.此时{-INF, 1, 2, 3, INF, INF, INF...}

第六次：a[6] = 6 > d[maxLen]，直接dp[6] = maxLen + 1 = 4, maxLen = 4, d[4] = 6.此时d[] = {-INF, 1, 2, 3, 6, INF, INF...}

第七次：a[7] = 8 > d[maxLen], 直接dp[7] = maxLen + 1 = 4, maxLen = 5, d[5] = 8.此时d[] = {-INF, 1, 2, 3, 6, 8, INF, INF...}

上述就是更新过程，为什么d[0]要初始化为一个负无穷(-INF)呢？因为假设a[]都是正整数，之前记录的d[1] = 5.后面出来一个1，显然如果d[0]不是很小，就不好找所谓“比1小的最后一个数”了，没人比它小！！！

不过话说回来，找最后一个比它小的，更新值时又去更新的是后面一个数，那我们还不如找数组{d[1]到d[i]}中第一个比a[i]大的数呢！呵呵，就是这样的！

你不会到现在还没明白为什么要这么更新吧？我们大费周章让d[]单调递增，然后更新时刻意选择d[]中小于a[i]和大于a[i]的”交界点“，其实是为了可以使用二分搜索，从而加速整个算法呀！二分搜索可以达到O(logn)的复杂度，这样一来我们在更新时不需要遍历所有1<=j<i，只需要更新一个点，复杂度不就马上降下来了嘛！

还有，我们最后得到的答案不就是maxLen了嘛？还要dp[]数组作甚？对，如果只需要最长上升子序列的长度，这个dp数组就没用了。。。不过我还是习惯性地保留，万一用上了呢。。。

下面给出poj2533的实现：

#include <cstdio> 
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int INF = 0xfffffff;
const int MAX = 1024;
int dp[MAX];
int a[MAX];
int d[MAX];

inline int read() {
	char ch;
	while ((ch = getchar()) < '0' || ch > '9');
	int x = ch - '0';
	while ((ch = getchar()) >= '0' && ch <= '9') {
		x = (x << 3) + (x << 1) + ch - '0';
	}
	return x;
}

int main() {
	int n;
	while (~scanf(" %d", &n)) {
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			a[i] = read();
			//scanf(" %d", a + i);
		}
		
		//初始化 
		fill(d, d + n + 1, INF);
		d[0] = -INF;	//-INF必须小于所有的a[i]，否则可能影响算法，INF必须大于所有a[i] 
		
		dp[0] = 0;//下面说明初始化原因 
		
		int maxLen = 0;
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			if (a[i] > d[maxLen]) {
				//此时把a[i]加到末尾可以获得更长的子序列
				//这里第一次迭代时必须被执行，我们必须保证a[1] > d[0]。这也是初始化d[0]=-INF的原因 
				maxLen++;
				dp[i] = maxLen;
				d[maxLen] = a[i];
			} else {
				int ind = upper_bound(d, d + maxLen + 1, a[i]) - d;//upper_bound找{d[0],..,d[maxLen]}第一个大于a[i]的数，注意下标 
				d[ind] = a[i];
				dp[i] = dp[ind-1] + 1;//试想，这里可能找到ind=1，那么就变成dp[0]+1了， 所以dp[0]初始化为0
			}
		}
		printf("%d\n", maxLen);
	}
	return 0;
}

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int INF = 0xffffff;
const int MAX = 100007;
int a[MAX], d[MAX];

struct Node {
	int x, y;
	bool operator<(const Node& B)const {
		return x == B.x ? y < B.y : x < B.x;
	}
} bird[MAX];

inline int read() {
	char ch;
	while ((ch = getchar()) < '0' || ch > '9');
	int x = ch - '0';
	while ((ch = getchar()) >= '0' && ch <= '9') {
		x = (x << 3) + (x << 1) + ch - '0';
	}
	return x;
}

int main() {
	int T, n;
	T = read();
	//scanf(" %d", &T);
	while (T--) {
		n = read();
		//scanf(" %d", &n);
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			bird[i].x = read();
			bird[i].y = read();
			//scanf(" %d %d", &bird[i].x, &bird[i].y);
		}
		sort(bird + 1, bird + n + 1);
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			a[i] = bird[i].y;
		}
		
		fill(d + 1, d + n + 1, INF);
		int maxLen = 0, ind;
		
		for (int i = 1; i <= n; ++i) {
			if (a[i] >= d[maxLen]) {
				++maxLen;
				d[maxLen] = a[i];
			} else {
				ind = upper_bound(d + 1, d + maxLen + 1, a[i]) - d;
				d[ind] = a[i];
			}
		}
		printf("%d\n", maxLen);
	}
	return 0;
}

【最长上升子序列LIS】O(n^2)和O(nlogn)算法简记

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原文地址：http://blog.csdn.net/bit_line/article/details/41620663