Задача о наибольшей общей возрастающей последовательности — различия между версиями
(мне кажется тут неверный индекс) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показаны 2 промежуточные версии 2 участников) | |||
Строка 89: | Строка 89: | ||
'''if''' a[i] > b[j] '''and''' d[i - 1][j] > best <font color=green>// при следующем равенстве a[i] == b[j']</font> | '''if''' a[i] > b[j] '''and''' d[i - 1][j] > best <font color=green>// при следующем равенстве a[i] == b[j']</font> | ||
best = d[i - 1][j] <font color=green>// в best будет храниться "лучший" элемент</font> | best = d[i - 1][j] <font color=green>// в best будет храниться "лучший" элемент</font> | ||
− | ind = j <font color=green>// b[ind] < b[j'] и d[i][ind] <tex> \rightarrow </tex> max</font> | + | ind = j <font color=green>// b[ind] < b[j'] и d[i-1][ind] <tex> \rightarrow </tex> max</font> |
<font color=green>// восстановление (по массиву b)</font> | <font color=green>// восстановление (по массиву b)</font> | ||
pos = 1 <font color=green>// ищем лучший элемент d[n][pos] <tex> \rightarrow </tex> max</font> | pos = 1 <font color=green>// ищем лучший элемент d[n][pos] <tex> \rightarrow </tex> max</font> |
Текущая версия на 19:05, 4 сентября 2022
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(n2 × m2)
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(a: int[n], b: int[m])
for i = 1 to n
for j = 1 to 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 to i - 1
for l = 1 to 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 to n
for j = 1 to m
if d[b_i][b_j] < d[i][j]
b_i = i
b_j = j
pos = b_i
// проходим по массиву a, выписывая элементы НОВП
answer: vector<int>
while pos
0
answer.pushBack(a[pos])
pos = prev[pos]
return answer
Решение за время O(n2 × m)
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(a: int[n], b: int[m])
for i = 1 to n
for j = 1 to 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 to 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 to n
if d[pos][m] < d[i][m]
pos = i
// проходим по массиву a, выписывая элементы НОВП
answer: vector<int>
while pos
0
answer.pushBack(a[pos])
pos = prev[pos]
return answer
Решение за время O(n × m)
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(a: int[n], b: int[m]) for i = 1 to n ind = 0 // позиция "лучшего" элемента в массиве b best = 0 // значение динамики для "лучшего" элемента for j = 1 to 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-1][ind]max // восстановление (по массиву b) pos = 1 // ищем лучший элемент d[n][pos] max for j = 1 to m if d[n][pos] < d[n][j] pos = j // проходим по массиву b, выписывая элементы НОВП answer: vector<int> while pos 0 answer.pushBack(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