每日c/c++题 备战蓝桥杯（最长上升子序列）

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题目描述

给出一个由 n(n≤5000) 个不超过 1e6 的正整数组成的序列。请输出这个序列的最长上升子序列的长度。

最长上升子序列是指，从原序列中按顺序取出一些数字排在一起，这些数字是逐渐增大的。

输入格式

第一行，一个整数 n，表示序列长度。

第二行有 n 个整数，表示这个序列。

输出格式

一个整数表示答案。

输入输出样例

输入 #1

6
1 2 4 1 3 4

输出 #1

4

说明/提示

分别取出 1、2、3、4 即可。

解题思路

这是一个经典的动态规划问题。我们可以使用动态规划的方法来解决这个问题。

动态规划思路

1. 定义状态：设dp[i]表示以第i个元素结尾的最长上升子序列的长度。

2. 状态转移方程：对于每个元素i，我们遍历前面的所有元素j（0<=j<i）。如果a[j]<a[i]，则说明可以将a[i]接到以a[j]结尾的子序列后面，形成一个更长的上升子序列。此时，dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1)。

3. 初始化：每个元素本身可以作为一个长度为1的子序列，因此dp数组初始化为1。

4. 结果：遍历dp数组，取最大值即为所的求最长上升子序列的长度。

算法复杂度分析

• 时间复杂度：O(n^2)。对于每个元素i，我们需要遍历前面的所有元素j，因此时间复杂度为O(n^2)。

• 空间复杂度：O(n)。需要一个dp数组来存储每个位置的最长上升子序列长度。

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
int a[10000]={0};
int dp[10000]={0};//dp[i]是以a[i]结尾的最长上升子序列大小
int main(){cin>>n;for(int i=0;i<n;++i) cin>>a[i];//dpfor(int i=0;i<n;++i){dp[i] = 1;//初始化为1for(int j=0;j<i;++j){if(a[j]<a[i]) //j符合{//比较,有可能前面已经组成过了子序列dp[i] = max(dp[i],dp[j] + 1);}}}int res=-1;for(int i=0;i<n;++i){if(res<dp[i]){res = dp[i];}}cout<<res;return 0;
}

优化方法

上述动态规划方法的时间复杂度是O(n^2)，对于较大的n来说可能不够高效。我们可以使用一种更高效的方法，结合贪心算法和二分查找，将时间复杂度降低到O(n log n)。

具体来说，我们维护一个数组tail，其中tail[i]表示长度为i的上升子序列的最小末尾元素。对于每个元素a[i]，我们用二分查找在tail数组中找到第一个比a[i]大的元素的位置，并用a[i]更新该位置的值。这样，tail数组的长度就表示当前的最长上升子序列的长度。

优化后的代码

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int tail[10000], n, a[10000];
int main() {cin>>n;for (int i = 1; i <= n; i++) {cin>>a[i];}int len = 0;for (int i = 1; i <= n; i++) {int l = 0, r = len;while (l <= r) {int mid = (l + r) / 2;if (tail[mid] < a[i]) {l= mid + 1;} else {r = mid - 1;}}tail[l] = a[i];if (l > len) {len++;}}cout << len << endl;return 0;
}

总结

动态规划方法虽然直观，但对于较大的输入规模可能效率较低。优化方法通过贪心和二分查找的结合，显著提高了算法的效率，适合处理大规模数据。在实际应用中，应根据问题的具体要求和数据规模选择合适的算法。