最长增加子序列是一个项目大于前一个项目的子序列。在这里,我们将尝试从一组整数中找到最长增加子序列的长度。
Input: A set of integers. {0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15} Output: The length of longest increasing subsequence. Here it is 6. The subsequence is 0, 2, 6, 9, 13, 15.
longestSubSeq(subarray, n)
输入-子数组和子数组的大小。
输出-最长增加的子序列长度。
Begin define array length of size n initially set 0 to all entries of length for i := 1 to n-1, do for j := 0 to i-1, do if subarray[j] < subarray[i] and length[j] > length[i], then length[i] := length[j] done increase length[i] by 1 done lis := 0 for i := 0 to n-1, do lis := maximum of lis and length[i] done return lis End
#include <iostream> using namespace std; int longestSubSeq(int subArr[], int n) { int length[n] = { 0 }; //set all length to 0 length[0] = 1; //subsequence ending with subArr[0] is 1 for (int i = 1; i < n; i++) { //ignore first character, second to all for (int j = 0; j < i; j++) { //subsequence ends with subArr[j] if (subArr[j] < subArr[i] && length[j] > length[i]) length[i] = length[j]; } length[i]++; //add arr[i] } int lis = 0; for (int i = 0; i<n; i++) // find longest increasing subsequence lis = max(lis, length[i]); return lis; } int main() { int arr[] = { 0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15}; int n = 16 cout << "最长递增子序列的长度是: " << longestSubSeq(arr, n); return 0; }
输出结果
最长递增子序列的长度是: 6
我在阅读了允许K个异常的最长递增子序列后创建了这个线程。我意识到提问的人并没有真正理解这个问题,因为他指的是一个链接,该链接解决了“允许一次更改的最长递增子数组”问题。所以他得到的答案实际上与李的问题无关。 假设给定一个长度为N的数组A。查找允许K个异常的最长递增子序列。 示例:N=9,K=1 A=[3,9,4,5,8,6,1,3,7] 答案:7 说明: 最长递增子序列为:3,4,5,8(或6),
最长增子序列是我们熟知的问题,我用耐心算法给出了一个解决方案。 我曾想过先用我的算法,然后找到长度为N的第一个序列,但不知道该怎么做。 那么,如何从随机整数序列中找到第一个最长的递增子序列呢? 我的代码段: 我的代码返回:1 2 8 第一个序列是:3 6 8 另一个例子: 我的代码正确返回:1 2 3 基本上,只要第一个最长序列与最佳最长序列相同,我的代码就能工作。但是当你有一堆相同长度的最长序列
在最多一个序列存在重复的情况下,可以将最长公共子序列问题转化为最长递增子序列问题。减少问题的过程说明在这里: 假设您有以下序列: 然后,创建一个整数序列S3,其中您必须将S2的每个元素的位置放在S1中(如果元素在S1中不存在,那么忽略那个元素)。在本例中: 这种方法是如何工作的?为什么这种约简解决了寻找最长公共子序列的问题?
我为最长的递增子序列编写了一个递归解,它运行得非常好。但是当我在同一个代码上应用dp时,它给出了不同的答案。问题链接:https://practice.geeksforgeeks.org/problems/longest-increasing-subsequence-1587115620/1递归代码: DP代码: 我不知道我做错了什么?对于这个测试用例6(n)6 3 7 4 6 9(arr[]),
我为最长的递增子序列生成了以下代码: 输入:nums=[10,9,2,5,3,7,101,18] 输出:4 说明:最长的递增子序列是[2,3,7,101],因此长度为4。 有人能帮我理解这句话吗 三个点的意义是什么?正如我们所知,映射生成键值对,映射与切片一起做什么?
给定一个列表{x_i},我想要找到从每个元素开始的最长的递增子序列,使得起始元素包含在子序列中。 最明显的方法是对每个元素执行通常的最长递增子序列算法,给出O(n^2logn)。这能打吗?
我正在寻找最长的常见递增子序列问题的解决方案。如果你不熟悉,这里有一个链接。LCIS 这个问题基本上可以归结为两个不同的问题。“最长公共子序列”和“最长递增子序列”。这是最长公共子序列的递归解决方案: 基于此和这里找到的一般递归公式,我一直在尝试实现该算法,以便可以使用动态规划。 显然,这并没有给出正确的解决方案。任何帮助都将不胜感激。 例如,如果我给它两个序列{1,2,4,5}和{12, 1,
我正在解决一个程序设计的挑战,在一个2D NxN矩阵中寻找最长的递增子序列的长度。在序列的每个元素中,行和列都必须增加(不需要连续)。本文用动态规划方法求解,但它是O(n^4),效率低。然而,在O(n^3)中有许多解。一种这样的解决办法是: 有人能解释一下它的工作原理或其他O(n^3)方法吗?我根本听不懂:(。