Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности — различия между версиями
Kseniya (обсуждение | вклад) |
Kseniya (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| − | Дан массив из <tex>n</tex> чисел: <tex>a[0..n]</tex>. Требуется найти в этой последовательности строго возрастающую подпоследовательность наибольшей длины. | + | __TOC__ |
| + | Дан массив из <tex>n</tex> чисел: <tex>a[0..n - 1]</tex>. Требуется найти в этой последовательности строго возрастающую подпоследовательность наибольшей длины. | ||
{{Определение | {{Определение | ||
|definition = | |definition = | ||
| Строка 5: | Строка 6: | ||
}} | }} | ||
== Решение за время O(N<sup>2</sup>) == | == Решение за время O(N<sup>2</sup>) == | ||
| − | + | Построим массив <tex>d</tex>, где <tex>d[i]</tex> <tex>-</tex> это длина наибольшей возрастающей подпоследовательности, оканчивающейся в элементе, с индексом <tex>i</tex>. Массив будем заполнять постепенно - сначала <tex>d[0]</tex>, потом <tex>d[1]</tex> и т.д. Ответом на нашу задачу будет максимум из всех элементов массива <tex>d[]</tex>. | |
| − | + | Заполнение массива будет следующим: если <tex>d[i] = 1</tex>, то искомая последовательность состоит только из числа <tex>a[i]</tex>. Если <tex>d[i] > 1</tex>, то перед числом <tex>a[i]</tex> в подпоследовательности стоит какое-то другое число. Переберем его: это может быть любой элемент <tex>a[j](j = 0...i - 1)</tex>, но такой, что <tex>a[j] < a[i]</tex>. Пусть на каком-то шаге нам надо посчитать очередное <tex>d[i]</tex>. Все элементы массива <tex>d[]</tex> до него уже посчитаны. Значит наше <tex>d[i]</tex> мы можем посчитать следующим образом: <tex>d[i] = max(d[j]</tex>, для всех <tex>j = 0...i - 1)</tex> при условии, что <tex>a[j] < a[i]</tex>. | |
| − | + | ||
| − | + | Пока что мы нашли лишь максимальную длину наибольшей возрастающей подпоследовательности, но саму ее мы вывести не можем. Для восстановления ответа заведем массив <tex>prev[0...n - 1]</tex>, где <tex>prev[i]</tex> будет означать индекс в массиве <tex>a[]</tex>, при котором достигалось наибольшее значение <tex>d[i]</tex>. Для вывода ответа будем идти от элемента с максимальным значениям <tex>d[i]</tex> по его предкам. | |
<code> | <code> | ||
| − | vector <int> Find(vector <int> a) | + | 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; | |
| − | for j = 0...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]; | |
| − | answer.push_back(pos); | + | pos = i; |
| + | vector<int> answer; | ||
| + | while pos != -1 | ||
| + | answer.push_back(a[pos]); | ||
pos = prev[pos]; | pos = prev[pos]; | ||
| − | + | reverse(answer); | |
| − | + | return answer; | |
| − | |||
</code> | </code> | ||
| − | |||
== 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] <= 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(n\cdot\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. | Заметим два важных свойства этой динамики: <tex>d[i - 1] <= 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(n\cdot\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> | ||
vector <int> Find(vector <int> a) | vector <int> Find(vector <int> a) | ||
Версия 00:24, 3 декабря 2011
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 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;
}