Задача о наибольшей общей возрастающей последовательности — различия между версиями
(→Решение за время O(N2)) |
Max 27 (обсуждение | вклад) м (Добавил шаблон "задача"; правильно оформил источники информации) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
− | Даны два массива: <tex> a[1..n] </tex> и <tex> b[1..m] </tex>. Требуется найти их ''наибольшую общую возрастающую подпоследовательность (НОВП).'' | + | {{Шаблон: Задача |
+ | |definition = | ||
+ | Даны два массива: <tex> a[1..n] </tex> и <tex> b[1..m] </tex>. Требуется найти их ''наибольшую общую возрастающую подпоследовательность (НОВП).''}} | ||
{{Определение | {{Определение | ||
|definition = | |definition = | ||
− | '''Наибольшая общая возрастающая подпоследовательность | + | '''Наибольшая общая возрастающая подпоследовательность, НОВП''' (англ. ''longest common increasing subsequence, LCIS'') массива <tex> A </tex> длины <tex> n </tex> и массива <tex> B </tex> длины <tex> m </tex> — это последовательность <tex> X = \left \langle x_1, x_2, ..., x_k \right \rangle </tex> такая, что <tex> x_1 < x_2 < \dots < x_k </tex>, <tex> X </tex> является ''подпоследовательностью'' <tex> A </tex> и <tex> B </tex>. }} |
==Решение за время O(N<sup>4</sup>)== | ==Решение за время O(N<sup>4</sup>)== | ||
Строка 114: | Строка 116: | ||
*[[Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности]] | *[[Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности]] | ||
− | == Источники == | + | == Источники информации == |
− | + | [http://codeforces.ru/contest/10/problem/D Codeforces {{---}} Задача о наибольшей общей возрастающей подпоследовательности] | |
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]] | [[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]] | ||
[[Категория:Динамическое программирование]] | [[Категория:Динамическое программирование]] |
Версия 22:36, 5 января 2017
Задача: |
Даны два массива: | и . Требуется найти их наибольшую общую возрастающую подпоследовательность (НОВП).
Определение: |
Наибольшая общая возрастающая подпоследовательность, НОВП (англ. longest common increasing subsequence, LCIS) массива | длины и массива длины — это последовательность такая, что , является подпоследовательностью и .
Содержание
Решение за время O(N4)
Построим следующую динамику:
- это длина наибольшей возрастающей подпоследовательности массивов и , последний элемент которой и . Будем заполнять сначала по увеличению , а при равенстве по увеличению . Ответом на задачу будет максимум из всех элементов (где , )Заполнять
будем следующим образом: на очередном шаге сравниваем элементы и :- Если , то (так как нет НОВП, оканчивающейся в разных элементах).
- Если , то эти элементы могут быть частью НОВП. Переберём, какие элементы стояли перед ними в массивах и . Заметим, что предыдущие значения уже известны, тогда очередное значение при условии, что
Длина НОВП будет в элементе с максимальным значением
. Для восстановления подпоследовательности можно хранить массив предков массива - индекс предыдущего элемента НОВП, которая оканчивается в .vector<int> LCIS(vector<int> a, vector<int> b) d = int[n][m] prev = int[n] for i = 1...n for j = 1...m if a[i] == b[j] d[i][j] = 1 // НОВП как минимум 1, состоит из одного элемента a[i] <-> b[j] for k = 1...i-1 for l = 1...j-1 if a[k] == b[l] and a[k] < a[i] and d[i][j] < d[k][l] + 1 d[i][j] = d[k][l] + 1 prev[i] = k //восстановление b_i = 1 b_j = 1 for i = 1...n for j = 1...m if d[b_i][b_j] < d[i][j] b_i = i b_j = j vector<int> answer pos = b_i // проходим по массиву a, выписывая элементы НОВП while pos != 0 answer.push(a[pos]) pos = prev[pos] return answer
Решение за время O(N3)
Улучшим предыдущее решение. Пусть теперь
- динамика, в которой элемент по-прежнему последний представитель НОВП массива , а может не быть быть последним представителем массива :- Если , будем "протаскивать" последнее удачное сравнение в динамике: (понять это можно так: , поэтому не последний представитель НОВП из массива , а значит предыдущий элемент НОВП находится в префиксе , но уже посчитан).
- Если , то одним дополнительным циклом пробежим по и найдём предыдущий элемент НОВП, оканчивающейся в (он меньше ). Из подходящих элементов выберем тот, для которого - максимальна.
при условии, что
Длина НОВП будет в элементе с максимальным значением
. Для восстановления ответа будем хранить массив предков по массиву , как и в предыдущем решении.vector<int> LCIS(vector<int> a, vector<int> b) d = int[n][m] prev = int[n] for i = 1...n for j = 1...m if a[i] == b[j] d[i][j] = 1 // НОВП как минимум 1, состоит из одного элемента a[i] <-> b[j] for k = 1...i-1 if a[k] < a[i] and d[i][j] < d[k][j] + 1 d[i][j] = d[k][j] + 1 prev[i] = k else d[i][j] = d[i][j-1] // восстановление pos = 1 // ищем элемент c максимальным d[pos][m] for i = 1...n if d[pos][m] < d[i][m] pos = i vector<int> answer while pos != 0 answer.push(a[pos]) pos = prev[pos] return answer
Решение за время O(N2)
Модифицируем предыдущее решение, добавив небольшую "хитрость". Теперь
- это длина наибольшей общей возрастающей подпоследовательности префиксов и , причем элемент - последний представитель НОВП массива , а может не быть последним в массиве . Вычислять будем всё так же: сначала по увеличению , а при равенстве - по увеличению . Тогда для очередного значения есть два варианта:- не входит в НОВП. Тогда : значение динамики уже посчитано на префиксе .
- входит в НОВП. Это значит, что , то есть для подсчёта нужно пробегать циклом по в поисках элемента с наибольшим значением . Но мы считаем сначала по увеличению , поэтому будем считать фиксированным. Чтобы не запускать цикл при каждом равенстве элементу , в дополнительной переменной будем хранить "лучший" элемент (и его индекс в массиве ) такой, что этот элемент строго меньше (а также меньше ) и значение динамики для него максимально: и
vector<int> LCIS(vector<int> a, vector<int> b) d = int[n][m] // динамика prev = int[n] // массив предков for i = 1...n ind = 0 // позиция "лучшего" элемента в массиве b best = 0 // значение динамики для "лучшего" элемента for j = 1...m d[i][j] = d[i-1][j] // НОВП на a[1..i-1] и b[1..j] (без элемента a[i]) if a[i] == b[j] and d[i-1][j] < best + 1 // используем a[i]-й элемент для увеличения НОВП d[i][j] = best + 1 prev[j] = ind if a[i] > b[j] and d[i-1][j] > best // при следующем равенстве a[i] == b[j'] best = d[i-1][j] // в best будет храниться "лучший" элемент: ind = j // b[ind] < b[j'] и d[i][ind]max // восстановление (по массиву b) pos = 1 // ищем лучший элемент d[n][pos] max for j = 1...m if d[n][pos] < d[n][j] pos = j vector<int> answer while pos != 0 // проходим по массиву b, выписывая элементы НОВП answer.push(b[pos]) pos = prev[pos] return answer
Доказательство оптимальности
В данной задаче используется принцип оптимальности на префиксе. Использование дополнительной переменной для подсчета всех случаев
не влияет на корректность алгоритма - это всего лишь уловки реализации. Поэтому покажем, что для вычисления очередного значения мы используем оптимальность на подзадачах и обращаемся к уже посчитанным значениям. Напомним, как обозначается динамика: - это НОВП на префиксах и , где последним элементом НОВП является элемент , а может не быть равен (то есть элемент лежит где-то в префиксе ). Итак, для есть два варианта:- , тогда не влияет на результат, и последний элемент НОВП лежит в .
- , тогда и - последние элементы НОВП префиксов и : - по определению динамики, а как элемент, который может стать последним, не ухудшая результат. Действительно, последовательность строго возрастает, поэтому если в префиксе есть элемент , то его можно заменить на элемент без уменьшения длины НОВП. Если же в такого элемента нет, то - единственный из возможных вариантов. Итак, и - последние элементы НОВП. Значит, начало НОВП ( ) лежит в префиксах и (значения для которых уже посчитаны). Мы ищем элемент с лучшей динамикой , что удовлетворяет условию возрастания последовательности и автоматически гарантирует, что конец такой НОВП лежит в префиксе .
См. также
- Задача о наибольшей общей подпоследовательности
- Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности
Источники информации
Codeforces — Задача о наибольшей общей возрастающей подпоследовательности