include #include using namespace std; const int N=500010; int a[N],dp[N]; int n; int LIS...{ scanf("%d",&a[i]); } int ans=LIS
淡泊明志，宁静致远 最长上升子序列（LIS） 让我们举个例子：求 2 7 1 5 6 4 3 8 9 的最长上升子序列。...5 6 8 前9个数 9前面有2 5 6 8小于9 d[9]=d[8]+1=5 子序列为2 5 6 8 9 d[i]=max{d[1],d[2],……,d[i]} 我们可以看出这9个数的LIS...pause"); return 0; } //时间复杂度O(n^),可以优化到o(nlogn) 贪心+二分优化 我们再举一个例子：有以下序列A[ ] = 3 1 2 6 4 5 10 7，求LIS...我们定义一个B[ i ]来储存可能的排序序列，len 为LIS长度。我们依次把A[ i ]有序地放进B[ i ]里。 ...= a[i]; } } cout<<ans<<endl; system("pause"); return 0; } Practice HDU1087 LIS
题意 题目链接 Sol 刚开始的思路是$f[i][j]$表示到第$i$位，LIS长度为$j$的方案。 然而发现根本不能转移，除非知道了之前的状态然后重新dp一遍。。...题解，，，挺暴力的把，直接把求LIS过程中的单调栈当成一个状态压进去了。。 自己真是不长记性，明明已经被这个单调栈坑过一次了。。...考虑到$k$非常小，于是直接对$k$进行状压 设$f[i][sta][j]$表示长度为$i$，单调栈内状态为$sta$, LIS长度为$k$的方案数 最后一维如果是单组数据的话是不必要的。...转移的时候枚举一下这一位放了什么，然后暴力的改一下LIS的状态。...long using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 10; LL T, l, r, K; int f[64][1 lis
if(len[i] > lis.back()) { lis.push_back(len[i]); } else {...ll pos = lower_bound(lis.begin(), lis.end(), len[i]) - lis.begin(); lis[pos] = min(lis...LIS\mathrm{LIS}LIS（最长递增子序列） 2.1 状态转移方程 这里考虑严格递增（不严格递增类似）。...\mathrm{LIS}LIS 的长度，时间复杂度为 O(nlogn)O(n \log{n})O(nlogn)，空间复杂度为 O(n)O(n)O(n)。.../ 二分+栈求 LIS 长度 // 复杂度 O(nlogn) ll length() { vector lis; lis.push_back(A
1 5 2 1 5 6 2 3 4 1 5 6 3 1 5 6 2 3 4 1 2 6 3 1 5 6 2 3 4 1 2 3 3 1 5 6 2 3 4 1 2 3 4 4 结束后len=4，即LIS...Sample Output 2 #include using namespace std; const int maxn = ; int n, high[maxn]; int LIS1...: ][j], dp[i & ][j - ]); return dp[n&][n]; } int LIS2() { //法二 int dp[maxn], ans = ; for...while (cin>>n) { for (int i = ; i <= n; i++) cin >> high[i]; //cout LIS1...() << "\n"; //cout LIS2() << "\n"; cout LIS3() << "\n"; } return ; } 原创不易
速度添加的样例最多有多少个 依据体重降序排一下，然后求速度的最长上升子序列 ，经典的LIS问题，记录一下路径 代码例如以下： #include #include
Shortest and Longest LIS time limit per test3 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard...input outputstandard output Gildong recently learned how to find the longest increasing subsequence (LIS...with the maximum length of the LIS....In the second case, the shortest length of the LIS is 2, and the longest length of the LIS is 3....In the example of the maximum LIS sequence, 4 ‘3’ 1 7 ‘5’ 2 ‘6’ can be one of the possible LIS.
这篇来看LIS~上题。...Sample Input 7 1 7 3 5 9 4 8 Sample Output 4 LIS是典型的DP题，dp[i]表示以数字a[i]结尾的最长子序列的最大长度，从位置1一直到N，显然可以采用递推的方式解决...LIS的转移方程不那么直观，上一篇数字三角形中dp[i]的计算会依赖dp[i-1]，这也是很多时候会用到的模式，而LIS需要一个循环才能算出dp[i]，依赖dp[j(0LIS除了计算最大长度，有时候可能需要记录最长序列的值，采用一个表记录即可，path[i]=j表示i的前驱节点是j，其实对于每一个节点，在更新的过程中只可能有一个前驱节点，因此是不会存在问题的。
一个数列ai如果满足条件a1 < a2 < ... < aN，那么它是一个有序的上升数列。我们取数列(a1, a2, ..., aN)的任一子序列(ai1, a...
转自：http://sushe1424.iteye.com/blog/1110796
第一个元素直接设置 LIS 长度为 1 即可。 处理第二个元素 2 的时候判断是否比前面的元素 4 大，没有的话那么以 2 为结尾的 LIS 就是 2， 即 LIS 长度为 1。...处理第三个元素 3 的时候需要跟前面的每个元素都进行比较，3 大于 2，则 LIS 的长度可能为 dp[1] + 1， 3 小于 4，则 LIS 的长度可能为 1，比较dp[1] + 1 和 1，取最大值...处理第四个元素 1，发现比前面的元素都小，那么以 1 为结尾的 LIS 只可能为 1，因此 LIS 的长度为 1。...其中的最大值为 dp[2] + 1 = 3，因此 LIS 的长度为 3。 总结： dp[i] 默认都为 1，因为以 i 结尾的 LIS 至少包含自己。...② dp：dp[i] 表示长度为 i 的最长递增子序列（LIS）末尾的数。 第一个元素直接加入 dp 表，dp[1] = 4，表示长度为 1 的 LIS 末尾的数当前为 4。
LIS定义 LIS（Longest Increasing Subsequence）最长上升子序列 一个数的序列bi，当b1 LIS结尾元素的最小值。 利用贪心的思想，对于一个上升子序列，显然当前最后一个元素越小，越有利于添加新的元素，这样LIS长度自然更长。...因此，我们只需要维护dp数组，其表示的就是长度为i+1的LIS结尾元素的最小值，保证每一位都是最小值， 这样子dp数组的长度就是LIS的长度。 dp数组具体维护过程同样举例讲解更为清晰。...同样对于序列 a(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)，dp的变化过程如下： dp[0] = a[0] = 1，长度为1的LIS结尾元素的最小值自然没得挑，就是第一个数。...（dp = {1, 3, 5, 8}） 这样子dp数组就维护完毕，所求LIS长度就是dp数组长度4。
题解部分（作者也是上网学的嘤嘤嘤） 结论： 1.直观感受一下会发现找到LIS，LIS里的东西相对位置是不会变的，其他的移一移总会排序成功的，所以其他的就是最小集合了，第一问的答案就是n-LIS； 2.寻找字典序第...k小的集合，相当于是寻找字典序第k大的LIS，然后把这个LIS删去，就是第二问的答案集合。...前置技能： 稍微懂点树状数组，及树状数组求LIS。 解决方法（我建议先看代码）： 1.树状数组bit[i]求LIS的同时再维护一下“以比i大的数字为开头、这个LIS长度下的序列的数量”。...2.用vector存下每个长度的LIS是以哪些位置为起点，然后按长度从大到小枚举，看看第k个是哪个LIS，标记这些数字。因为之前维护了数量，所以这时就不用从1开始一个一个枚举到k了，一下砍下去一段。...= Query(1).len; for (int i = LIS, pos = 1; i; --i) { for (int j = v[i].size() - 1; ~j; -
对于一个给定的S={a1,a2,a3,…,an},若有P={ax1,ax2,ax3,…,axm},满足(x1 < x2 < … < xm)且（ ax1 < ...
上一次紫芝详细地介绍了动态规划中的经典问题LIS，今天我们抽出一个类似思想的简单题目进行实践练习。...: maximum height = 21 Case 3: maximum height = 28 Case 4: maximum height = 342 首先建议自己思考、编程实现并提交~ 其实跟LIS
最长上升子序列LIS算法实现 LIS（Longest Increasing Subsequence）最长上升（不下降）子序列 有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2)。...最长上升子序列LIS算法实现 最长上升子序列问题是各类信息学竞赛中的常见题型，也常常用来做介绍动态规划算法的引例，笔者接下来将会对POJ上出现过的这类题目做一个总结，并介绍解决LIS问题的两个常用算法...下面是模板： //最长上升子序列(n^2)模板 //入口参数：1.数组名称 2.数组长度（注意从1号位置开始） template int LIS(T a[],int n) {...>&&= && < else if( a < c[mid] ) r = mid-1; else l = mid+1; } } template int LIS
LIS定义 LIS（Longest Increasing Subsequence）最长上升子序列 一个数的序列bi，当b1 LIS结尾元素的最小值。 利用贪心的思想，对于一个上升子序列，显然当前最后一个元素越小，越有利于添加新的元素，这样LIS长度自然更长。...因此，我们只需要维护dp数组，其表示的就是长度为i+1的LIS结尾元素的最小值，保证每一位都是最小值， 这样子dp数组的长度就是LIS的长度。 dp数组具体维护过程同样举例讲解更为清晰。...同样对于序列 a(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)，dp的变化过程如下： dp[0] = a[0] = 1，长度为1的LIS结尾元素的最小值自然没得挑，就是第一个数。...（dp = {1, 3, 5, 8}） ok，这样子dp数组就维护完毕，所求LIS长度就是dp数组长度4。
同时最长上升子序列问题（LIS）存在使用「维护单调序列 + 二分」的贪心解法，复杂度为 。...因此本题可以通过「抽象成 LCS 问题」->「利用 数组元素各不相同，转换为 LIS 问题」->「使用 LIS 的贪心解法」，做到 的复杂度。...为何其中一个数组元素各不相同，LCS 问题可以转换为 LIS 问题？...至此，我们将原问题 LCS 转换为了 LIS 问题。 2. 贪心求解 LIS 问题的正确性证明？...因此朴素的 LIS 问题复杂度是 的。 LIS 的贪心解法则是维护一个额外 数组， 代表上升子序列长度为 的上升子序列的「最小结尾元素」为 。
JavaScript 前端框架：JQuery、EasyUI、Bootstrap 后端框架：MVC、SQLSugar等 数 据 库：SQLserver 2012图片SaaS模式.Net Core版云LIS...3、适用于二级医院、基层医疗机构，可作为区域LIS使用，经扩展后能够无缝对接医共体平台等公共平台或系统。4、具有独立的配套SaaS模式运维管理系统，支持远程运维，运维功能丰富、方便易用。...云LIS系统特色1、帮助诊所检验室逐渐走上科学化、规范化、无纸化管理的需要，电子化的调度实现信息和资源共享。...图片云LIS系统模块介绍一、录入检验检查项目选择需要检验患者后，在【门诊就诊】子系统中的【医嘱信息】下，点击【检验检查项目】，选择所需化验的选项并保存，护士在【前台咨询】中【护士执行单】打印出该患者的检验项目的标本条码...主要用于日常工作中病人信息的输入；标本的检验和查询；检验报告单的打印；检验结果的日志管理；从医疗机构信息管理系统（HIS）中获取病人信息；医嘱的管理和确认；仪器设备通讯的监测和记录；检验数据的共享等。
这题可以用dp来解 第一种dp方式 定义dp[i]为以 ai 结尾的lis的长度。...那么，就有递推公式： dp[i] = max(dp[i], dp[j]+1) 其中，j满足：j<i且aj< ai 那么，这样dp的时间复杂度为O(N2) 第二种dp方式 定义dp[i]为长度为i+1的lis...中，末尾元素的最小值 上述定义是基于贪心的思想的，长度相同的lis，其末尾元素越小，那么可以接上新的元素成为长度+1的lis的可能性更大。...因此，我们需要尽可能减小相同长度的lis的末尾元素值。...那么，基于这一假设，先把dp[i]初始化为INF，然后对其进行上述操作，即对于元素a[i]，将其更新至第一个末尾元素>=a[i]的lis的末尾，朴素算法的时间复杂度为 O(N2) .
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