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《編程之美》讀書筆記172.16 求數組中最長遞增子序列

 

思路:每處理一個數,都可以將這個數插入到已經找到的某個遞增子序列(假設包含無限個長度為0的空序列)后,使其長度增加1,處理完畢后,這些長度最大值即為所求。

 

具有相同長度i+1的遞增子序列,若這些序列的最后一個數最小值為min_v[i],其所在的序列為A,則若某個數能插入到序列A后面,必然能插入到其它相同長度的遞增子序列后面,而能否插入到序列A后面,僅由min_v[i]值決定,因而只要維護min_v[i]值就夠了。

 

當前數必然可以插入到某個長度為j0<=j<=len len為已找到的最長遞增子序列長度)的序列后,使得舊的min_v[j+1](假設該數組每個值初始化為無窮大)大等于該數,必須更新min_v[j+1]等于該數。如果序列是嚴格遞增的,則只能找到一個這樣的j值;如果序列是非嚴格遞增的,可能找到不止一個j,取所有j值最大的即可,因為插入到其它的,min_v[j+1]值不會發生改變。

 

具體過程:

min_v[i]保存當前已找到的所有長度為i的遞增子序列的最后一個數的最小值。

len保存當前已找到的最長遞增子序列的長度。

對輸入src[n], 顯然 min_v[0]=src[0],這時len=1

從輸入數組的第二個數開始,(假設要求所求子序列嚴格遞增)

比較當前值value和長度為len的子序列最后一個值(min_v[len-1])

1value > min_v[len-1],則可以將value加在已找到的最長遞增子序列后面,得到長度為len+1的更長的遞增子序列,即有min_v[len]=value,且len值加1

2value <= min_v[len-1],則可以找到0<=j<=len-1滿足: value <= min_v[j]

   如果j=0,則value可組成長度為1的子序列,

如果j>0,則可以將value加在由min_v[j-1]決定的長度為j的子序列后,得到新的長度為j+1的子序列。

均有min_v[j]=value

 

如果要輸出一個最長遞增子序列,可以用一個數組info[i]記錄第i+1src[n]數能得到最長遞增子序列的長度(info[i]等于前面要寫入value的位置在min_v的下標加1)。再同時掃描一遍這兩個數組,從后往前掃描,先找到第一個對應長度為len的數A,然后找到第一個對應長度為len-1且比A小的數,以此類推找出所有的數。

 



size_t lis(
const int src[], size_t sz)
{
  
if (src==NULL || sz<1return 0
  
//min_v[i]為當前已找到的長度為i+1的所有遞增子序列的最后一個值的最小值。
  vector<int> min_v(sz);
  min_v[
0]=src[0];
  
//len為當前已找到的最長遞增子序列的長度
  size_t i,len=1;
  
int value;
  
for (i=1; i<sz; ++i) {
    value
=src[i];
    
//假設遞增子序列是嚴格遞增    
    if (value>min_v[len-1]) min_v[len++]=value;
    
else *lower_bound(&min_v[0],&min_v[len], value)=value;
  }

  
return len;
}


posted on 2010-08-16 00:39 flyinghearts 閱讀(1970) 評論(2)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 編程之美

評論

# re: 《編程之美》讀書筆記17: 2.16 求數組中最長遞增子序列 2011-07-03 00:30 burself
這個實現貌似跟書上的解法二是一樣的。書上的解法三提到可以利用二分查找加速把時間降到O(n*lgn),不是很明白,并且覺得作者好像是把MaxVal數組和LIS數組弄混了,當i<j時,MaxVal[i]<MaxVal[j],但LIS[i]不一定小于LIS[j].  回復  更多評論
  

# re: 《編程之美》讀書筆記17: 2.16 求數組中最長遞增子序列 2011-07-07 22:39 flyinghearts

求數組中最長遞增子序列,我知道有 兩種O(n lg n) 算法,這是其中之一。
原理是: 當訪問到第k個元素時,所有長度均為j (j < k)的最長遞增子序列,只記錄一個 排序后最小的。

可以證明,這樣處理后,長度為1、2、3 ... k - 1 的最后一個元素是呈遞增排列的, 當處理第k個元素時,只對某個長度的最長遞增子序列有影響,可以通過二分查找找到該長度。

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