Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности
Дан массив из чисел: . Требуется найти в этой последовательности строго возрастающую подпоследовательность наибольшей длины.
| Определение: | 
| Наибольшая возрастающая подпоследовательность (НВП) (англ. Longest increasing subsequence - LIS) строки длины - это последовательность символов строки таких, что , причем - наибольшее из возможных. | 
Решение за время O(N2)
Строим таблицу . Каждый её элемент - длина наибольшей возрастающей подпоследовательности, оканчивающейся точно в позиции . Если мы построим эту таблицу, то ответ к задаче - наибольшее число из этой таблицы. Само построение тоже элементарно: ,для всех , для которых . База динамики . Если мы хотим восстановить саму подпоследовательность, то заведем массив предыдущих величин такой, что - предпоследний элемент в НВП, оканчивающейся в элементе с номером . Его значение будет изменяться вместе с изменением соответствующего i-ого элемента матрицы .
Псевдокод
vector <int> Find(vector <int> a)
{
int prev[maxN];//массив предков
for i = 0...n
        a[i] = 1; 
        prev[i] = -1; 
        for j = 0...i - 1 
                if(a[j] < a[i])
                        a[i] = max(a[i], 1 + a[j]);
                        prev[i] = j; 
int ans = d[0], pos = 0; 
for i = 0...n 
        ans = max(ans, d[i]);
        pos = i;
vector <int> answer;
while(pos != -1) //восстанавливаем предка
        answer.push_back(pos);
        pos = prev[pos];
reverse(answer.begin(), answer.end());
return answer;
}
Решение за O(NlogN)
Для более быстрого решения данной задачи построим следующую динамику: пусть - число, на которое оканчивается возрастающая последовательность длины , а если таких чисел несколько - то наименьшее из них. Изначально мы предполагаем, что , а все остальные элементы . Заметим два важных свойства этой динамики: , для всех . А так же что каждый элемент обновляет максимум один элемент . Это означает, что при обработке очередного , мы можем за c помощью двоичного поиска в массиве найти первое число, которое строго больше текущего и обновить его. Для восстановления ответа будем поддерживать заполнение двух массивов: и . В будем хранить позицию в , а в - позицию предыдущего элемента для .
Псевдокод
vector <int> Find(vector <int> a)
{
int d[maxN];
int pos[maxN];//pos[i] - позиция d[i] в a[i]
int prev[maxN];
prev[0] = -1;
d[0] = -INF;
for i = 0...n
    d[i] = INF;
for i = 0...n
    int j = binsearch(d, a[i]);//поиск первого числа, строго большего a[i]
    if(d[j - 1] < a[i] && a[i] < d[j])
         d[j] = a[i];
         pos[j] = i;
         prev[i] = pos[d[j - 1]];//предок a[i] - позиция элемента d[j - 1] в исходном массиве a[i]
         size = max(size, j);
int it = size;
vector <int> answer;
while(it != -INF)
    answer.push_back(a[prev[it]]);
    it = a[prev[it]];
return answer;
}
