Задача о наибольшей общей возрастающей последовательности — различия между версиями
(→Решение за время O(N3)) |
(→Решение за время O(N2)) |
||
Строка 74: | Строка 74: | ||
Пусть теперь <tex> d[i][j] </tex> - это длина наибольшей общей возрастающей подпоследовательности префиксов <tex> a[1..i] </tex> и <tex> b[1..j] </tex> (элементы <tex> a[i] </tex> и <tex> b[j] </tex> могут не входить в НОВП). Вычислять <tex> d </tex> будем по увеличению <tex> i </tex>, а при равенстве - по увеличению <tex> j </tex>. Заметим, что в предыдущем решении при каждом равенстве элементов <tex> a[i] </tex> и <tex> b[j] </tex> приходилось пробегать дополнительным циклом по массиву <tex> a </tex> в поисках элемента, меньшего <tex> a[i] </tex>, для которого <tex> d[k][j] </tex> на префиксе <tex> a[1..k] </tex> и <tex> b[1..j] </tex> была наилучшей. А раз мы считаем <tex> d </tex> сначала по увеличению <tex> i </tex> , то <tex> a[i] </tex> можно считать фиксированным, а <tex> b[j] </tex> - переменным. Тогда давайте в дополнительной переменной хранить лучший элемент и его индекс в массиве <tex> b </tex>, такой, что этот элемент строго меньше <tex> a[i] </tex> и значение динамики для него максимально. Фактически, это решение отличается от предыдущих только более "хитрой" реализацией. | Пусть теперь <tex> d[i][j] </tex> - это длина наибольшей общей возрастающей подпоследовательности префиксов <tex> a[1..i] </tex> и <tex> b[1..j] </tex> (элементы <tex> a[i] </tex> и <tex> b[j] </tex> могут не входить в НОВП). Вычислять <tex> d </tex> будем по увеличению <tex> i </tex>, а при равенстве - по увеличению <tex> j </tex>. Заметим, что в предыдущем решении при каждом равенстве элементов <tex> a[i] </tex> и <tex> b[j] </tex> приходилось пробегать дополнительным циклом по массиву <tex> a </tex> в поисках элемента, меньшего <tex> a[i] </tex>, для которого <tex> d[k][j] </tex> на префиксе <tex> a[1..k] </tex> и <tex> b[1..j] </tex> была наилучшей. А раз мы считаем <tex> d </tex> сначала по увеличению <tex> i </tex> , то <tex> a[i] </tex> можно считать фиксированным, а <tex> b[j] </tex> - переменным. Тогда давайте в дополнительной переменной хранить лучший элемент и его индекс в массиве <tex> b </tex>, такой, что этот элемент строго меньше <tex> a[i] </tex> и значение динамики для него максимально. Фактически, это решение отличается от предыдущих только более "хитрой" реализацией. | ||
− | d[n][m] | + | vector<int> '''LCIS'''(vector<int> a, vector<int> b) |
− | + | d = int[n][m] // динамика | |
− | + | prev = int[n] // массив предков | |
− | + | '''for''' i = 1...n | |
− | + | best_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 префиксе a[1..i-1] и b[1..j], то есть без элемента a[i] | |
− | + | '''if''' a[i] == b[j] '''and''' d[i-1][j] < best + 1 // можем использовать a[i]-тый элемент для увеличения НОВП | |
− | + | d[i][j] := best + 1 | |
− | '''if''' a[i] > b[j] '''and''' d[i-1][j] > best //в момент следующего равенства a[i] = b[j'] нам не придётся бежать циклом в поисках элемента k: | + | p[j] := best_ind |
− | + | '''if''' a[i] > b[j] '''and''' d[i-1][j] > best // в момент следующего равенства a[i] = b[j'] нам не придётся бежать циклом в поисках элемента k: | |
− | + | best := d[i-1][j] // b[k] < b[j'] = a[i]. Мы считаем элемент a[i] фиксированным и сравниваем кандидатов с ним | |
− | + | best_ind := j | |
− | + | // восстановление (по массиву b) | |
− | + | b_j := 1 // ищем лучший элемент d[n][b_j]<tex> \rightarrow </tex> max | |
− | + | '''for''' k = 1...m | |
− | + | '''if''' d[n][b_j] < d[n][j] | |
− | + | b_j := j | |
− | + | vector<int> answer | |
− | + | pos := b_j //проходим по массиву b, выписывая элементы НОВП | |
− | + | '''while''' pos != 0 | |
− | + | answer.push(b[pos]) | |
+ | pos = prev[pos] | ||
+ | '''return''' answer | ||
== См. также == | == См. также == |
Версия 20:29, 10 декабря 2013
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 для всех и при условии, что
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] // динамика
prev = int[n] // массив предков
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 // ищем лучшую пару (b_i, b_j)
b_j = 1 // d[b_i][b_j]
max
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 . Тогда 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.для всех
vector<int> LCIS(vector<int> a, vector<int> b)
d = int[n][m] // динамика
prev = int[n] // массив предков
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
b_i := 1 // ищем лучший элемент d[b_i][m]
max
for i = 1...n
if d[b_i][m] < d[i][m]
b_i := i
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(N2)
Пусть теперь
- это длина наибольшей общей возрастающей подпоследовательности префиксов и (элементы и могут не входить в НОВП). Вычислять будем по увеличению , а при равенстве - по увеличению . Заметим, что в предыдущем решении при каждом равенстве элементов и приходилось пробегать дополнительным циклом по массиву в поисках элемента, меньшего , для которого на префиксе и была наилучшей. А раз мы считаем сначала по увеличению , то можно считать фиксированным, а - переменным. Тогда давайте в дополнительной переменной хранить лучший элемент и его индекс в массиве , такой, что этот элемент строго меньше и значение динамики для него максимально. Фактически, это решение отличается от предыдущих только более "хитрой" реализацией.vector<int> LCIS(vector<int> a, vector<int> b)
d = int[n][m] // динамика
prev = int[n] // массив предков
for i = 1...n
best_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 префиксе a[1..i-1] и b[1..j], то есть без элемента a[i]
if a[i] == b[j] and d[i-1][j] < best + 1 // можем использовать a[i]-тый элемент для увеличения НОВП
d[i][j] := best + 1
p[j] := best_ind
if a[i] > b[j] and d[i-1][j] > best // в момент следующего равенства a[i] = b[j'] нам не придётся бежать циклом в поисках элемента k:
best := d[i-1][j] // b[k] < b[j'] = a[i]. Мы считаем элемент a[i] фиксированным и сравниваем кандидатов с ним
best_ind := j
// восстановление (по массиву b)
b_j := 1 // ищем лучший элемент d[n][b_j]
max
for k = 1...m
if d[n][b_j] < d[n][j]
b_j := j
vector<int> answer
pos := b_j //проходим по массиву b, выписывая элементы НОВП
while pos != 0
answer.push(b[pos])
pos = prev[pos]
return answer
См. также
- Задача о наибольшей общей подпоследовательности
- Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности
Источники
- http://codeforces.ru/contest/10/problem/D Codeforces - Задача о наибольшей общей возрастающей подпоследовательности