Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности
Версия от 05:58, 2 декабря 2011; Kseniya (обсуждение | вклад)
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; }