Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
 +
Дан массив из <tex>n</tex> чисел: <tex>a[0..n]</tex>. Требуется найти в этой последовательности строго возрастающую подпоследовательность наибольшей длины.
 
{{Определение
 
{{Определение
 
|definition =  
 
|definition =  
 
'''Наибольшая возрастающая подпоследовательность (НВП)''' (''англ''. Longest increasing subsequence - LIS)  строки <tex> x </tex> длины <tex> n </tex> - это последовательность <tex> x[i_1] < x[i_2] < \dots < x[i_k] </tex> символов строки <tex> x </tex> таких, что <tex> i_1 < i_2 < \dots < i_k,  1 \le i_j \le n </tex>, причем  <tex> k </tex> - наибольшее из возможных.  
 
'''Наибольшая возрастающая подпоследовательность (НВП)''' (''англ''. Longest increasing subsequence - LIS)  строки <tex> x </tex> длины <tex> n </tex> - это последовательность <tex> x[i_1] < x[i_2] < \dots < x[i_k] </tex> символов строки <tex> x </tex> таких, что <tex> i_1 < i_2 < \dots < i_k,  1 \le i_j \le n </tex>, причем  <tex> k </tex> - наибольшее из возможных.  
 
}}
 
}}
====Постановка задачи====
+
== Решение за время O(N<sup>2</sup>) ==
Дан массив из <tex>n</tex> чисел <tex>a[0...n - 1]</tex>. Требуется найти в этом массиве наибольшую возрастающую подпоследовательность.
+
Строим таблицу <tex> a[0 \dots n - 1] </tex>. Каждый её элемент <tex> a[i] </tex> - длина наибольшей возрастающей подпоследовательности, оканчивающейся точно в позиции <tex> i </tex>. Если мы построим эту таблицу, то ответ к задаче - наибольшее число из этой таблицы.
==== Решение за время O(N<sup>2</sup>) ====
+
Само построение тоже элементарно: <tex> a[i] = \max{(a[j] + 1)} </tex>,для всех <tex> j = 1\dots i-1</tex>, для которых <tex> a[j] < x[i] </tex>. База динамики <tex> a[1] = 1 </tex>.
Строим таблицу <tex> a[1 \dots n] </tex>. Каждый её элемент <tex> a[i] </tex> - длина наибольшей возрастающей подпоследовательности, оканчивающейся точно в позиции <tex> i </tex>. Если мы построим эту таблицу, то ответ к задаче - наибольшее число из этой таблицы.
 
Само построение тоже элементарно: <tex> a[i] = \max{(a[j] + 1)} </tex>,для всех <tex> j = 1\dots i-1</tex>, для которых <tex> x[j] < x[i] </tex>. База динамики <tex> a[1] = 1 </tex>.
 
 
Если мы хотим восстановить саму подпоследовательность, то заведем массив предыдущих величин <tex>prev</tex> такой, что <tex>prev[i]</tex> - предпоследний элемент в НВП, оканчивающейся в элементе с номером <tex> i </tex>. Его значение будет изменяться вместе с изменением соответствующего i-ого элемента матрицы <tex>a</tex>.
 
Если мы хотим восстановить саму подпоследовательность, то заведем массив предыдущих величин <tex>prev</tex> такой, что <tex>prev[i]</tex> - предпоследний элемент в НВП, оканчивающейся в элементе с номером <tex> i </tex>. Его значение будет изменяться вместе с изменением соответствующего i-ого элемента матрицы <tex>a</tex>.
 +
===Псевдокод===
 
<code>
 
<code>
  int a[MaxN]; //maxN - наибольшая возможная длина возрастающей последовательности
+
  vector <int> Find(vector <int> a)
  int prev[maxN];
+
{
  for i = 0 ... n
+
  int prev[maxN];//массив предков
 +
  for i = 0...n
 
         a[i] = 1;  
 
         a[i] = 1;  
 
         prev[i] = -1;  
 
         prev[i] = -1;  
         for j = 0 ... i - 1  
+
         for j = 0...i - 1  
 
                 if(a[j] < a[i])
 
                 if(a[j] < a[i])
 
                         a[i] = max(a[i], 1 + a[j]);
 
                         a[i] = max(a[i], 1 + a[j]);
 
                         prev[i] = j;  
 
                         prev[i] = j;  
 
  int ans = d[0], pos = 0;  
 
  int ans = d[0], pos = 0;  
  for i = 0 ... n  
+
  for i = 0...n  
 
         ans = max(ans, d[i]);
 
         ans = max(ans, d[i]);
 
         pos = i;
 
         pos = i;
  int it = 0;
+
  vector <int> answer;
int lsa[maxN]; // наибольшая возрастающая последовательность <br>
 
 
  while(pos != -1) //восстанавливаем предка
 
  while(pos != -1) //восстанавливаем предка
         lsa[it] = pos;
+
         answer.push_back(pos);
 
         pos = prev[pos];
 
         pos = prev[pos];
        it = it + 1;
+
  reverse(answer.begin(), answer.end());
  for it - 1 ... 0 // вывод последовательности, начиная с первого элемента
+
return answer;
        write(lsa[it])
+
}
 
</code>
 
</code>
Для вывода самой подпоследовательности достаточной пройти по массиву <tex>prev</tex>, начиная с номера того элемента, на котором мы зафиксировали наш ответ lis, и спускаясь по его предыдущим элементам, пока не достигнем -1 в предке очередного элемента.
 
  
==== Решение за O(NlogN) ====
+
== Решение за O(NlogN) ==
 
Для более быстрого решения данной задачи построим следующую динамику: пусть <tex>d[i](i = 0...n)</tex> - число, на которое оканчивается возрастающая последовательность длины <tex>i</tex>, а если таких чисел несколько - то наименьшее из них. Изначально мы предполагаем, что <tex>d[0] = -</tex><tex>\infty</tex>, а все остальные элементы <tex>d[i] =</tex> <tex>\infty</tex>.
 
Для более быстрого решения данной задачи построим следующую динамику: пусть <tex>d[i](i = 0...n)</tex> - число, на которое оканчивается возрастающая последовательность длины <tex>i</tex>, а если таких чисел несколько - то наименьшее из них. Изначально мы предполагаем, что <tex>d[0] = -</tex><tex>\infty</tex>, а все остальные элементы <tex>d[i] =</tex> <tex>\infty</tex>.
 
Заметим два важных свойства этой динамики: <tex>d[i - 1] <= d[i]</tex>, для всех <tex>i = 1...n</tex>. А так же что каждый элемент <tex>a[i]</tex> обновляет максимум один элемент <tex>d[j]</tex>. Это означает, что при обработке очередного <tex>a[i]</tex>, мы можем за <tex> O(n\cdot\log n) </tex> c помощью двоичного поиска в массиве <tex>d[]</tex> найти первое число, которое строго больше текущего <tex>a[i]</tex> и обновить его.
 
Заметим два важных свойства этой динамики: <tex>d[i - 1] <= d[i]</tex>, для всех <tex>i = 1...n</tex>. А так же что каждый элемент <tex>a[i]</tex> обновляет максимум один элемент <tex>d[j]</tex>. Это означает, что при обработке очередного <tex>a[i]</tex>, мы можем за <tex> O(n\cdot\log n) </tex> c помощью двоичного поиска в массиве <tex>d[]</tex> найти первое число, которое строго больше текущего <tex>a[i]</tex> и обновить его.
 
Для восстановления ответа будем поддерживать заполнение двух массивов:<tex>pos</tex> и <tex>prev</tex>. В <tex>pos[i]</tex> будем хранить позицию <tex>d[i]</tex> в <tex>a[i]</tex>, а в <tex>prev[i]</tex> - позицию предыдущего элемента для <tex>a[i]</tex>.
 
Для восстановления ответа будем поддерживать заполнение двух массивов:<tex>pos</tex> и <tex>prev</tex>. В <tex>pos[i]</tex> будем хранить позицию <tex>d[i]</tex> в <tex>a[i]</tex>, а в <tex>prev[i]</tex> - позицию предыдущего элемента для <tex>a[i]</tex>.
 +
===Псевдокод===
 
<code>
 
<code>
 +
vector <int> Find(vector <int> a)
 +
{
 
  int d[maxN];
 
  int d[maxN];
 
  int pos[maxN];//pos[i] - позиция d[i] в a[i]
 
  int pos[maxN];//pos[i] - позиция d[i] в a[i]
Строка 54: Строка 56:
 
           size = max(size, j);
 
           size = max(size, j);
 
  int it = size;
 
  int it = size;
  int ans[size];
+
  vector <int> answer;
 
  while(it != -INF)
 
  while(it != -INF)
     write(a[prev[it]]);//вывод наибольшей возрастающей последовательности в обратном порядке
+
     answer.push_back(a[prev[it]]);
 
     it = a[prev[it]];
 
     it = a[prev[it]];
 +
return answer;
 +
}
 
</code>
 
</code>
 
== Источники ==
 
== Источники ==

Версия 05:58, 2 декабря 2011

Дан массив из [math]n[/math] чисел: [math]a[0..n][/math]. Требуется найти в этой последовательности строго возрастающую подпоследовательность наибольшей длины.

Определение:
Наибольшая возрастающая подпоследовательность (НВП) (англ. Longest increasing subsequence - LIS) строки [math] x [/math] длины [math] n [/math] - это последовательность [math] x[i_1] \lt x[i_2] \lt \dots \lt x[i_k] [/math] символов строки [math] x [/math] таких, что [math] i_1 \lt i_2 \lt \dots \lt i_k, 1 \le i_j \le n [/math], причем [math] k [/math] - наибольшее из возможных.

Решение за время O(N2)

Строим таблицу [math] a[0 \dots n - 1] [/math]. Каждый её элемент [math] a[i] [/math] - длина наибольшей возрастающей подпоследовательности, оканчивающейся точно в позиции [math] i [/math]. Если мы построим эту таблицу, то ответ к задаче - наибольшее число из этой таблицы. Само построение тоже элементарно: [math] a[i] = \max{(a[j] + 1)} [/math],для всех [math] j = 1\dots i-1[/math], для которых [math] a[j] \lt x[i] [/math]. База динамики [math] a[1] = 1 [/math]. Если мы хотим восстановить саму подпоследовательность, то заведем массив предыдущих величин [math]prev[/math] такой, что [math]prev[i][/math] - предпоследний элемент в НВП, оканчивающейся в элементе с номером [math] i [/math]. Его значение будет изменяться вместе с изменением соответствующего i-ого элемента матрицы [math]a[/math].

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 [math]d[i](i = 0...n)[/math] - число, на которое оканчивается возрастающая последовательность длины [math]i[/math], а если таких чисел несколько - то наименьшее из них. Изначально мы предполагаем, что [math]d[0] = -[/math][math]\infty[/math], а все остальные элементы [math]d[i] =[/math] [math]\infty[/math]. Заметим два важных свойства этой динамики: [math]d[i - 1] \lt = d[i][/math], для всех [math]i = 1...n[/math]. А так же что каждый элемент [math]a[i][/math] обновляет максимум один элемент [math]d[j][/math]. Это означает, что при обработке очередного [math]a[i][/math], мы можем за [math] O(n\cdot\log n) [/math] c помощью двоичного поиска в массиве [math]d[][/math] найти первое число, которое строго больше текущего [math]a[i][/math] и обновить его. Для восстановления ответа будем поддерживать заполнение двух массивов:[math]pos[/math] и [math]prev[/math]. В [math]pos[i][/math] будем хранить позицию [math]d[i][/math] в [math]a[i][/math], а в [math]prev[i][/math] - позицию предыдущего элемента для [math]a[i][/math].

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;
}

Источники