您的位置:首页 > 产品设计 > UI/UE

poj 动态规划DP - 2533 Longest Ordered Subsequence

2015-04-28 15:00 507 查看
动态规划经典题:最长上升子序列。

假如我们考虑求A[1],A[2],…,A[i]的最长非降子序列的长度,其中i<N, 那么上面的问题变成了原问题的一个子问题(问题规模变小了,你可以让i=1,2,3等来分析) 然后我们定义d(i),表示前i个数中以A[i]结尾的最长非降子序列的长度。OK, 对照“入门”中的简单题,你应该可以估计到这个d(i)就是我们要找的状态。 如果我们把d(1)到d(N)都计算出来,那么最终我们要找的答案就是这里面最大的那个。 状态找到了,下一步找出状态转移方程。

为了方便理解我们是如何找到状态转移方程的,我先把下面的例子提到前面来讲。 如果我们要求的这N个数的序列是:
5,3,4,8,6,7


根据上面找到的状态,我们可以得到:(下文的最长非降子序列都用LIS表示)

前1个数的LIS长度d(1)=1(序列:5)
前2个数的LIS长度d(2)=1(序列:3;3前面没有比3小的)
前3个数的LIS长度d(3)=2(序列:3,4;4前面有个比它小的3,所以d(3)=d(2)+1)
前4个数的LIS长度d(4)=3(序列:3,4,8;8前面比它小的有3个数,所以 d(4)=max{d(1),d(2),d(3)}+1=3)

OK,分析到这,我觉得状态转移方程已经很明显了,如果我们已经求出了d(1)到d(i-1), 那么d(i)可以用下面的状态转移方程得到:
d(i) = max{1, d(j)+1},其中j<i,A[j]<=A[i]


用大白话解释就是,想要求d(i),就把i前面的各个子序列中, 最后一个数不大于A[i]的序列长度加1,然后取出最大的长度即为d(i)。 当然了,有可能i前面的各个子序列中最后一个数都大于A[i],那么d(i)=1, 即它自身成为一个长度为1的子序列。

#include<stdio.h>
# define MAX 1002
int n;
int data[MAX];
int dp[MAX];

void DP(){
	int i,j,len=0;
	for(i=1;i<=n;i++){
		dp[i]=1;
		for(j=1;j<=i;j++){
			if(data[j]<data[i] && dp[j]+1>dp[i])
				dp[i] = dp[j]+1;
		}
		if(len<dp[i]) len=dp[i];
	}
	printf("%d\n",len);
}
int main(){
	int i;
	scanf("%d",&n);
	for(i=1;i<=n;i++) {
		scanf("%d",&data[i]);
	}
	DP();
}
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: