Задача о наибольшей общей возрастающей последовательности — различия между версиями
Max 27 (обсуждение | вклад) м (Исправил замечания) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показано 5 промежуточных версий 4 участников) | |||
Строка 6: | Строка 6: | ||
'''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, \ldots, x_k \right \rangle </tex> такая, что <tex> x_1 < x_2 < \ldots < x_k </tex>, <tex> X </tex> является ''подпоследовательностью'' <tex> A </tex> и <tex> B </tex>. }} | '''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, \ldots, x_k \right \rangle </tex> такая, что <tex> x_1 < x_2 < \ldots < x_k </tex>, <tex> X </tex> является ''подпоследовательностью'' <tex> A </tex> и <tex> B </tex>. }} | ||
− | ==Решение за время O( | + | ==Решение за время O(n<sup>2</sup> × m<sup>2</sup>)== |
Построим следующую динамику: <tex> d[i][j] </tex> {{---}} это длина наибольшей возрастающей подпоследовательности массивов <tex> a </tex> и <tex> b </tex>, последний элемент которой <tex> a[i] </tex> и <tex> b[j] (a[i] = b[j]) </tex>. Будем заполнять <tex> d[i][j] </tex> сначала по увеличению <tex> i </tex>, а при равенстве по увеличению <tex> j </tex>. Ответом на задачу будет максимум из всех элементов <tex> d[i][j] </tex> (где <tex> i = 1...n </tex>, <tex> j = 1...m. </tex>) | Построим следующую динамику: <tex> d[i][j] </tex> {{---}} это длина наибольшей возрастающей подпоследовательности массивов <tex> a </tex> и <tex> b </tex>, последний элемент которой <tex> a[i] </tex> и <tex> b[j] (a[i] = b[j]) </tex>. Будем заполнять <tex> d[i][j] </tex> сначала по увеличению <tex> i </tex>, а при равенстве по увеличению <tex> j </tex>. Ответом на задачу будет максимум из всех элементов <tex> d[i][j] </tex> (где <tex> i = 1...n </tex>, <tex> j = 1...m. </tex>) | ||
Строка 15: | Строка 15: | ||
Длина НОВП будет в элементе с максимальным значением <tex> d[i][j] </tex>. Для восстановления подпоследовательности можно хранить массив предков <tex> prev[1..n] </tex> массива <tex> a: prev[i] </tex> {{---}} индекс предыдущего элемента НОВП, которая оканчивается в <tex> a[i] </tex>. | Длина НОВП будет в элементе с максимальным значением <tex> d[i][j] </tex>. Для восстановления подпоследовательности можно хранить массив предков <tex> prev[1..n] </tex> массива <tex> a: prev[i] </tex> {{---}} индекс предыдущего элемента НОВП, которая оканчивается в <tex> a[i] </tex>. | ||
− | '''int | + | '''vector<int>''' LCIS(a: '''int[n]''', b: '''int[m]''') |
'''for''' i = 1 '''to''' n | '''for''' i = 1 '''to''' n | ||
'''for''' j = 1 '''to''' m | '''for''' j = 1 '''to''' m | ||
Строка 35: | Строка 35: | ||
pos = b_i | pos = b_i | ||
<font color=green>// проходим по массиву a, выписывая элементы НОВП</font> | <font color=green>// проходим по массиву a, выписывая элементы НОВП</font> | ||
+ | answer: '''vector<int>''' | ||
'''while''' pos <tex> \neq </tex> 0 | '''while''' pos <tex> \neq </tex> 0 | ||
answer.pushBack(a[pos]) | answer.pushBack(a[pos]) | ||
Строка 40: | Строка 41: | ||
'''return''' answer | '''return''' answer | ||
− | ==Решение за время O( | + | ==Решение за время O(n<sup>2</sup> × m)== |
Улучшим предыдущее решение. Пусть теперь <tex> d[i][j] </tex> {{---}} динамика, в которой элемент <tex> a[i] </tex> по-прежнему последний представитель НОВП массива <tex> a </tex>, а <tex> b[j] </tex> может не быть быть последним представителем массива <tex> b </tex>: | Улучшим предыдущее решение. Пусть теперь <tex> d[i][j] </tex> {{---}} динамика, в которой элемент <tex> a[i] </tex> по-прежнему последний представитель НОВП массива <tex> a </tex>, а <tex> b[j] </tex> может не быть быть последним представителем массива <tex> b </tex>: | ||
*Если <tex> a[i] \neq b[j] </tex>, будем "протаскивать" последнее удачное сравнение в динамике: <tex> d[i][j] = d[i][j-1] </tex> (понять это можно так: <tex> a[i] \neq b[j] </tex> , поэтому <tex> b[j] </tex> не последний представитель НОВП из массива <tex> b </tex>, а значит предыдущий элемент НОВП находится в префиксе <tex> b[1..j-1] </tex>, но <tex> d[i][j-1] </tex> уже посчитан). | *Если <tex> a[i] \neq b[j] </tex>, будем "протаскивать" последнее удачное сравнение в динамике: <tex> d[i][j] = d[i][j-1] </tex> (понять это можно так: <tex> a[i] \neq b[j] </tex> , поэтому <tex> b[j] </tex> не последний представитель НОВП из массива <tex> b </tex>, а значит предыдущий элемент НОВП находится в префиксе <tex> b[1..j-1] </tex>, но <tex> d[i][j-1] </tex> уже посчитан). | ||
Строка 49: | Строка 50: | ||
Длина НОВП будет в элементе с максимальным значением <tex> d[i][m] </tex>. Для восстановления ответа будем хранить массив предков по массиву <tex> a </tex>, как и в предыдущем решении. | Длина НОВП будет в элементе с максимальным значением <tex> d[i][m] </tex>. Для восстановления ответа будем хранить массив предков по массиву <tex> a </tex>, как и в предыдущем решении. | ||
− | '''int | + | '''vector<int>''' LCIS(a: '''int[n]''', b: '''int[m]''') |
'''for''' i = 1 '''to''' n | '''for''' i = 1 '''to''' n | ||
'''for''' j = 1 '''to''' m | '''for''' j = 1 '''to''' m | ||
Строка 66: | Строка 67: | ||
pos = i | pos = i | ||
<font color=green>// проходим по массиву a, выписывая элементы НОВП</font> | <font color=green>// проходим по массиву a, выписывая элементы НОВП</font> | ||
+ | answer: '''vector<int>''' | ||
'''while''' pos <tex> \neq </tex> 0 | '''while''' pos <tex> \neq </tex> 0 | ||
answer.pushBack(a[pos]) | answer.pushBack(a[pos]) | ||
Строка 71: | Строка 73: | ||
'''return''' answer | '''return''' answer | ||
− | ==Решение за время O( | + | ==Решение за время O(n × m)== |
− | Модифицируем предыдущее решение, добавив небольшую | + | Модифицируем предыдущее решение, добавив небольшую ''хитрость''. Теперь <tex> d[i][j] </tex> {{---}} это длина наибольшей общей возрастающей подпоследовательности префиксов <tex> a[1..i] </tex> и <tex> b[1..j] </tex>, причем элемент <tex> b[j] </tex> {{---}} последний представитель НОВП массива <tex> b </tex>, а <tex> a[i] </tex> может не быть последним в массиве <tex> a </tex>. Вычислять <tex> d </tex> будем всё так же: сначала по увеличению <tex> i </tex>, а при равенстве {{---}} по увеличению <tex> j </tex>. Тогда для очередного значения <tex> d[i][j] </tex> есть два варианта: |
*<tex> a[i] </tex> не входит в НОВП. Тогда <tex> d[i][j] = d[i-1][j] </tex>: значение динамики уже посчитано на префиксе <tex> a[1..i-1] </tex>. | *<tex> a[i] </tex> не входит в НОВП. Тогда <tex> d[i][j] = d[i-1][j] </tex>: значение динамики уже посчитано на префиксе <tex> a[1..i-1] </tex>. | ||
− | *<tex> a[i] </tex> входит в НОВП. Это значит, что <tex> a[i] = b[j] </tex>, то есть для подсчёта <tex> d[i][j] </tex> нужно пробегать циклом по <tex> b </tex> в поисках элемента <tex> b[k] < b[j] </tex> с наибольшим значением <tex> d[i-1][k] </tex>. Но мы считаем <tex> d </tex> сначала по увеличению <tex> i </tex>, поэтому будем считать <tex> a[i] </tex> ''фиксированным''. Чтобы не запускать цикл при каждом равенстве <tex> a[i] </tex> элементу <tex> b[k] </tex>, в дополнительной переменной <tex> best </tex> будем хранить "лучший" элемент (и его индекс <tex> ind </tex> в массиве <tex> b </tex>) такой, что этот элемент строго меньше <tex> a[i] </tex> (а также меньше <tex> b[k] </tex>) и значение динамики для него максимально: <tex> b[ind] < a[i] = b[ | + | *<tex> a[i] </tex> входит в НОВП. Это значит, что <tex> a[i] = b[j] </tex>, то есть для подсчёта <tex> d[i][j] </tex> нужно пробегать циклом по <tex> b </tex> в поисках элемента <tex> b[k] < b[j] </tex> с наибольшим значением <tex> d[i-1][k] </tex>. Но мы считаем <tex> d </tex> сначала по увеличению <tex> i </tex>, поэтому будем считать <tex> a[i] </tex> ''фиксированным''. Чтобы не запускать цикл при каждом равенстве <tex> a[i] </tex> элементу <tex> b[k] </tex>, в дополнительной переменной <tex> best </tex> будем хранить "лучший" элемент (и его индекс <tex> ind </tex> в массиве <tex> b </tex>) такой, что этот элемент строго меньше <tex> a[i] </tex> (а также меньше <tex> b[k] </tex>) и значение динамики для него максимально: <tex> b[ind] < a[i] = b[j] </tex> и <tex> best = d[i-1][ind] \rightarrow max. </tex> |
− | '''int | + | '''vector<int>''' LCIS(a: '''int[n]''', b: '''int[m]''') |
'''for''' i = 1 '''to''' n | '''for''' i = 1 '''to''' n | ||
ind = 0 <font color=green>// позиция "лучшего" элемента в массиве b</font> | ind = 0 <font color=green>// позиция "лучшего" элемента в массиве b</font> | ||
Строка 87: | 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> | ||
Строка 94: | Строка 96: | ||
pos = j | pos = j | ||
<font color=green>// проходим по массиву b, выписывая элементы НОВП</font> | <font color=green>// проходим по массиву b, выписывая элементы НОВП</font> | ||
+ | answer: '''vector<int>''' | ||
'''while''' pos <tex> \neq </tex> 0 | '''while''' pos <tex> \neq </tex> 0 | ||
answer.pushBack(b[pos]) | answer.pushBack(b[pos]) | ||
Строка 116: | Строка 119: | ||
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]] | [[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]] | ||
[[Категория:Динамическое программирование]] | [[Категория:Динамическое программирование]] | ||
− | [[Категория:Другие задачи]] | + | [[Категория:Другие задачи динамического программирования]] |
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