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最长递减序列问题

文章大纲 最长递减序列 长度 简单解决方案 c++ / python 优化解决方案 c++ / python 如何打印 最长递减序列 参考文献与学习路径 ---- 最长递减序列问题是找到给定序列的子序列...例如,考虑以下子序列: [0, 8, 4, 12, 2, 10, 6, 14, 1, 9, 5, 13, 3, 11, 7, 15] 最长递减序列为[12,10,9,5,3],长度为5;输入序列没有...6元递减序列。...本例中最长的递减序列并不是唯一的:例如,[12,10,6,5,3]是同一输入序列中另一个等长递减序列。 我们可以用递归来解决这个问题。...最后,返回通过包含或排除当前项而获得的最大值。递归的基本情况是没有留下任何项。以下是该想法的C++、Java和Python

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    链表问题、单调栈-LeetCode 430、725、168、1290、215、1019、503(递减单调栈)

    作者:TeddyZhang,公众号:算法工程师之路 链表问题(三)、单调栈: LeetCode # 430 725 168 1290 215 1019 503 1 编程题 【LeetCode #430...在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。...示例 1: 输入:[2,7,4,3,5] 输出:[7,0,5,5,0] 解题思路: 构建一个单调递减单调栈,比如[2,7,4,3,5],遍历压入栈中,当栈中元素为[2]时,满足单调栈,遍历到7,由于...,存放单调递减的数值序列 int i = ; while(head !...解题思路: 这道题与上面的题是一个解法,使用单调递减单调栈处理,不同的是上面由于是链表,不支持index,需要先拷贝到res中,再进行处理。

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    单调算法详解_单调栈和单调队列

    单调算法详解 单调栈使用模板 stack st; //此处一般需要给数组最后添加结束标志符,具体下面例题会有详细讲解 for (遍历这个数组){ if (栈空 || 栈顶元素大于等于当前比较元素...或者简化为: //此处一般需要给数组最后添加结束标志符,具体下面例题会有详细讲解 for (遍历这个数组){ while (栈不为空 && 栈顶元素小于当前元素){ //这里栈为单调不减...栈顶元素出栈; 更新结果; } 入栈; } 单调栈问题汇总 剑指 Offer 30....提示: 各函数的调用总次数不超过 20000 次 使用单调栈实现:其中B栈单调不增 public class MinStack { Stack A,B; public MinStack...示例 1: 输入: [1,2,1] 输出: [2,-1,2] 解释: 第一个 1 的下一个更大的数是 2; 数字 2 找不到下一个更大的数; 第二个 1 的下一个最大的数需要循环搜索,结果也是 2。

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    算法训练】:单调队列&&单调

    前言: 【算法单调队列&&单调栈 可以在看完这篇文章后,再来写下面的题目 1....2)由于需要维护两个值 ,因此我们需要两个单调队列,同时维护一个区间的值,一个去维护最大值,一个去维护最小值。...3)假设最大矩形两边各有1号和2号两块木板,此时1和2号的高度比矩形高度要小, 4) 以每一块木板作为矩形最大高度的基准值,然后枚举去判断能够可以切出来的最大面积。...计算不出我们可以接雨水的面积,再增加6号(仍然没有新增雨水的量),再加入7号柱子, 此时h7和h5可以算出可以接雨水的量,此时可以当作h6不存在,如下图所示 因此可知我们应该需要维护的就是上图中h4、h5、h7这种单调递减序列...双生序列 思路: 假设已有A、B两序列,两个都固定了结尾位置r的情况下,它们的趋势相同就是从最小值到最小值后面的最小值到最小值后面的最小值的最小值的所在位置相同,然后将黄蓝绿红的位置存储在单调队列中

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    算法学习】单调队列&&单调

    一、单调队列 用来维护一段区间内的最大值或最小值,例如滑动窗口、区间最值等问题。 基本概念 单调队列是一种存储数据的队列,其中元素的顺序是单调递增或单调递减的。...在算法竞赛中,我们一般使用两个单调队列,一个维护单调递增序列,另一个维护单调递减序列单调队列是一个双端队列。...滑动窗口 - AcWing题库 滑动窗口是一类问题,需要在一个长度为n的序列中,找到所有长度为k的连续子序列中的最大值或最小值。使用单调队列可以在O(n)的时间复杂度内解决该问题。...(3)插入时,先将队列中所有小于等于该元素的队尾元素出队,保证队列中的元素单调递减。 (4)将该元素插入队尾,并记录队列的最大值或最小值。 (5)将长度为k的子序列最大值或最小值输出即可。...最大子序和 - AcWing题库 需要在一个长度为n的序列中,找到所有长度为k的子序列中的最大值或最小值。使用单调队列可以在O(n)的时间复杂度内解决该问题。

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    算法之路(一)----求最大序列

    优秀的算法甚至能给人amazing的感觉。 今天记录《数据结构与算法分析------C语言描述》中的一个求最大序列的问题。...问题 给定整数A1,A2,……,AN(可能有负数),设整数k取值i到j(i<=j),求Ai到Aj的和的最大值(所有整数均为负数,则最大序列和为0)。...后面会给出实际的运行时间,还是先分析和记录算法吧。 算法1 算法1是穷举式的尝试所有的可能,用三重嵌套for循环来求解最大序列,但是运行的时间非常慢,时间复杂度是O(NNN),即N的立方。...该算法需要有一些分析: 在例子中,最大序列和可能出现在三处。数据的左半部分,数据的右半部分,或者跨越数据的中部,左右两半部分各占一些。前两种情况可以用递归求解。...分析:该算法首先定义两个变量,maxSum用来记录当前求出的最大序列和,subSum用来记录遍历的元素中非零和。

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    最大序列和问题之算法优化

    在这个问题中,最大序列和可能在三处出现:即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。前两种情况可以通过递归求解。...第三种情况的最大和可以通过分别求出左边部分(包含左半部分最后一个)的最大和以及右边部分(包含右边部分的第一个)的最大和,再将它们相加得到。...故该序列最大序列和为max(6,4,0)= 6。 时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大序列和问题所花费的时间。...---- 算法四: 算法三利用递归较好的解决了最大序列和问题,但仔细分析,在递归过程中,同一个元素很可能多次被操作,有没有更高效的算法?...不仅如此,在任意时刻,该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案(其他算法即前三种不具有这个特性)。具有这种特性的算法叫做联机算法(online algorithm)。

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    最大序列和问题之算法优化

    在这个问题中,最大序列和可能在三处出现:即左半部序列、右半部序列、穿过中部从而占据左右两半部分的序列。前两种情况可以通过递归求解。...第三种情况的最大和可以通过分别求出左边部分(包含左半部分最后一个)的最大和以及右边部分(包含右边部分的第一个)的最大和,再将它们相加得到。...故该序列最大序列和为max(6,4,0)= 6。 时间复杂度分析: 假设T(n)为求解大小为n的最大序列和问题所花费的时间。...算法四: 算法三利用递归较好的解决了最大序列和问题,但仔细分析,在递归过程中,同一个元素很可能多次被操作,有没有更高效的算法?先上代码!...不仅如此,在任意时刻,该算法都能对它已经读入的数据给出子序列问题的正确答案(其他算法即前三种不具有这个特性)。具有这种特性的算法叫做联机算法(online algorithm)。

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    Leetcode No.85 最大矩形(单调栈)

    = matrix.length cols == matrix[0].length 0 <= row, cols <= 200 matrix[i][j] 为 '0' 或 '1' 二、解题思路 1、单调栈...为了计算矩形的最大面积,我们只需要计算每个柱状图中的最大面积,并找到全局最大值 于是,本质上是No.84 柱状图中最大的矩形题中优化暴力算法的复用。...// 添加哨兵,使得不用判断空 deque.addLast(0); for(int i=1;i<len;i++){ // 形成递增单调栈...计算 left 矩阵需要 O(mn) 的时间;对每一行应用柱状图算法需要 O(n) 的时间,一共需要 O(mn) 的时间。 空间复杂度:O(mn),其中 m 和 n 分别是矩阵的行数和列数。...对每个点重复这一过程,就可以得到全局的最大矩形。 我们预计算最大宽度的方法事实上将输入转化成了一系列的柱状图,我们针对每个柱状图计算最大面积。

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    详解单调队列算法

    此处的单调性分为单调递增与单调递减,为了便于描述,接下来以「单调递增队列」为例进行讲解。...由此可知,「单调队列」与「单调栈」的最大区别就在于「队首」的操作,「何时将队首元素出队」是「单调队列」算法的关键。...由于本题求的是「滑动窗口中的最大值」,因此我们使用「单调递减队列来进行解决」。另外由于窗口大小为 k,所以当窗口右端点下标为 r 时,影响当前窗口最大值的元素下标范围为 [r-k+1, r]。...基于上述的思考,不难想到使用动态规划的算法,令 f[i] 表示以 nums[i] 为子序列最后一个元素时的最大元素和,则可以得到如下递推公式: f [ i ] = max ⁡ ( f [ j ] ,...f[i] 由前面 k 个数中的最大值转移而来,因此不难想到使用「单调队列」算法来进行优化。

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    滑动窗口最大值:单调队列

    所以我们得使用单调队列的思想! ​ 那么我们得先了解一下,什么是单调队列! 什么是单调队列 ​ 单独队列本质还是一个队列,只是我们规定这个队列是一个单调递减或者单调递增队列!...⚜️单调递减和递增是什么意思呢❓❓❓ ​ 这里以单调递减为例,因为和我们这道题比较符合!...我们举一个数学上面的例子 y = ax + b,我们知道递减就是函数在某个区间上面的 y 随着 x 的增大,而不断的减小或者相等,但是如果我们定义它为单调递减,那么这个函数则变成在 整个区间上面都是 y...---- ​ ⚜️那么这道题要使用单调递减还是单调递增呢❓❓❓ ​ 其实用单调递减会更加的符合滑动窗口的原理,我们保持从队头的元素开始,每个元素都大于其后面的元素,这样子像下图一样: ​ 也就是我们*...控制新元素 nums[i] 加入的时候保持单调递减队列的规则 如果 nums[i] > dq.back(),此时如果直接将 nums[i] 加入队列的话,会破坏单调递减的规则,所以我们要将 dq.back

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