Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности — различия между версиями
Kseniya (обсуждение | вклад) |
(→Решение за O(NlogN)) |
||
| Строка 37: | Строка 37: | ||
== 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]</tex> <tex>\le</tex> <tex>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( | + | Заметим два важных свойства этой динамики: <tex>d[i - 1]</tex> <tex>\le</tex> <tex>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(\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>. | ||
<code> | <code> | ||
| Строка 63: | Строка 63: | ||
return answer; | return answer; | ||
</code> | </code> | ||
| + | |||
== Источники == | == Источники == | ||
* [http://informatics.mccme.ru/moodle/mod/book/view.php?id=488 Наибольшая возрастающая подпоследовательность (НВП, Longest Increasing Subsequence, LIS)] | * [http://informatics.mccme.ru/moodle/mod/book/view.php?id=488 Наибольшая возрастающая подпоследовательность (НВП, Longest Increasing Subsequence, LIS)] | ||
Версия 13:26, 19 сентября 2013
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)
Построим массив , где это длина наибольшей возрастающей подпоследовательности, оканчивающейся в элементе, с индексом . Массив будем заполнять постепенно - сначала , потом и т.д. Ответом на нашу задачу будет максимум из всех элементов массива . Заполнение массива будет следующим: если , то искомая последовательность состоит только из числа . Если , то перед числом в подпоследовательности стоит какое-то другое число. Переберем его: это может быть любой элемент , но такой, что . Пусть на каком-то шаге нам надо посчитать очередное . Все элементы массива до него уже посчитаны. Значит наше мы можем посчитать следующим образом: , для всех при условии, что .
Пока что мы нашли лишь максимальную длину наибольшей возрастающей подпоследовательности, но саму ее мы вывести не можем. Для восстановления ответа заведем массив , где будет означать индекс в массиве , при котором достигалось наибольшее значение . Для вывода ответа будем идти от элемента с максимальным значениям по его предкам.
vector<int> Find(vector<int> a)
int n = a.size();//размер исходной последовательности
vector<int> prev(n);
vector<int> d(n);
for i = 0...n - 1
d[i] = 1;
p[i] = -1;
for j = 0...i - 1
if a[j] < a[i]
if d[j] + 1 > d[i]
d[i] = d[j] + 1;
prev[i] = j;
int length = d[0], pos = 0;//length - длина наибольшей подпоследовательности, pos - последний символ наибольшей возрастающей подпоследовательности
for i = 0...n - 1
if d[i] > length
length = d[i];
pos = i;
vector<int> answer;
while pos != -1
answer.push_back(a[pos]);
pos = prev[pos];
reverse(answer);
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 .
vector<int> Find(vector<int> a)
int n = a.size();
int length = 0;
int d[n], pos[n], prev[n];
prev[0] = -1;
d[0] = -INFINITY;
for i = 1...n - 1
d[i] = INFINITY;
for i = 0...n - 1
int j = binsearch(d[], a[i]);
if d[j - 1] < a[i] and a[i] < d[j]
d[j] = a[i];
pos[j] = i;
prev[i] = pos[d[j - 1]];
length = max(length, j);
vector<int> answer;
int pos = length;
while pos != -INFINITY
answer.push_back(a[prev[pos]]);
pos = a[prev[pos]];
reverse(answer);
return answer;