ACM 动态规划 最长上升子序列(课上)

输入数据

输入的第一行是序列的长度N (1 <= N <= 1000)。第二行给出序列中的N 个整数,这些整数的取值范围都在0 到10000。

输出要求

最长上升子序列的长度。

输入样例

7

1 7 3 5 9 4 8

输出样例

4

/*
    课上题目
    最长上升子序列
*/
# include <iostream>

using namespace std;
const int MAX = 1e5;

int a[MAX + 10];
int len[MAX + 10];

int main()
{
    int i, j, n;

    cin >> n;
    for(i = 1;i <= n; i++ )
        cin >> a[i];

    len[1] = 1;

    //求以第i 个数为终点的最长上升子序列的长度
    for(i = 2; i <= n; i++)
    {
        int nTmp = 0; //记录第i 个数左边子序列最大长度

        //搜索以第i 个数左边数为终点的最长上升子序列长度
        for(j = 1; j < i; j++)
        {
            if(a[i] > a[j])
            {
                if(nTmp < len[j])
                nTmp = len[j];
            }
        }
        len[i] = nTmp + 1;
    }
    int max = -1;
    for(i = 1;i <= n; i++)
    if(max < len[i])
    max = len[i];

    cout << max << endl;

    return 0;
}
时间: 2024-07-30 19:41:17

ACM 动态规划 最长上升子序列(课上)的相关文章

ACM 动态规划 最大路径得分(课上)

问题: 给定一个具有N层的数字三角形如下图,从顶至底有多条路径,每一步可沿左斜线向下或沿右斜线向下,路径所经过的数字之和为路径得分,请求出最大路径得分.        7        3 8     8 1 0   2 7 4 4   4 5 2 6 5 用到记忆化搜索的方式,可以增加效率,用递归算法太慢了... /* 课上题目 最大路径得分 */ # include <iostream> using namespace std; const int MAX = 1e4; int dp[MA

ACM试题 - 最长公共子序列 - 动态规划方法

ACM试题题源-(最长公共子序列):http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=36 提交代码: import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner cin = new Scanner(System.in); int n = cin.nextInt(); int[] len = new int[n]; fo

uva 11400 - Lighting System Design(动态规划 最长上升子序列问题变型)

本题难处好像是在于 可以把一些灯泡换成电压更高的灯泡以节省电源的钱 ,所以也才有了对最优方案的探求 好的处理方法是按照电压从小到大排序,只能让前面的换成后面的,也就满足了把一些灯泡换成电压更高的灯泡 的要求: 一种电压的灯泡,要么不换,要换则应该全换:换,说明用当前的电源不值:而既然不值则应该全部换掉以避免使用当前电源,不然即增加了灯泡费用又没节省电源费用,亏大了... 状态转移详见代码 #include<cstdio> #include<cstring> #include<

算法 动态规划 ------最长公共子序列

这篇博客是我 听完这位老师讲完课的 记录.https://www.youtube.com/watch?v=mgDUoITB24I&t=645s    还有我个人的理解,如果有错误或者有争议的地方,欢迎留言.谢谢大家~ 子序列  就是说 从原有列表中按照出现先后顺序从中选择部分 元素 组成的新的列表. 最长公共子序列的含义:  选择两个列表中公共的子序列的最大长度,这个子序列即为最长公共子序列. 用蛮力的方法求解,对于长度为 M的 列表,它所有的子序列的个数有  2^m  ,每个元素有两种情况,被

动态规划 - 最长公共子序列(LCS)

最长公共子序列也是动态规划中的一个经典问题. 有两个字符串 S1 和 S2,求一个最长公共子串,即求字符串 S3,它同时为 S1 和 S2 的子串,且要求它的长度最长,并确定这个长度.这个问题被我们称为 最长公共子序列问题. 与求最长递增子序列一样,我们首先将原问题分割成一些子问题,我们用 dp[i][j]表示 S1 中前 i 个字符与 S2 中前 j 个字符分别组成的两个前缀字符串的最 长公共子串长度. 显然的,当 i. j 较小时我们可以直接得出答案,如 dp[0][j]必 等于 0.那么,

动态规划 - 最长上升子序列问题

原文  http://xuanwo.org/2015/07/31/dp-lis/ 主题 动态规划 介绍 最长上升子序列问题,也就是 Longest increasing subsequence ,缩写为LIS .是指在一个序列中求长度最长的一个上升子序列的问题,是动态规划中一个相当经典问题.在这里我们可以看到,这个上升实质上就是一个对 < 进行定义的过程,所以我们求解的其实是一类问题,也就是在给定序列中求解长度最长的符合某一性质的子序列的问题.在下面总结的过程中,我还是以递增为例进行阐述. O(

《算法导论》读书笔记之动态规划—最长公共子序列 &amp; 最长公共子串(LCS)

From:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/117167 1.先科普下最长公共子序列 & 最长公共子串的区别: 找两个字符串的最长公共子串,这个子串要求在原字符串中是连续的.而最长公共子序列则并不要求连续. 2.最长公共子串 其实这是一个序贯决策问题,可以用动态规划来求解.我们采用一个二维矩阵来记录中间的结果.这个二维矩阵怎么构造呢?直接举个例子吧:"bab"和"caba"(当然我们现在一眼就可以看出来最长公共子串是

算法系列笔记6(动态规划—最长公共子序列/串lcs)

子序列要求元素顺序一致就可以了,而字串必须是连续的.如ABCBDAB与BDCABA两个字符串,最长公共子序列有BCBA.BDAB和BCAB, 而最长公共字串只有AB和BD<连续>.当然这里的求解只求一个,但通常是这样直接说求最长公共子串,子序列,准确的应该是之一. 最长公共子序列 法一:穷举法 检查字符串x所有字序列,共有2^m个,检查它是否在y字符串中出现,每个需要O(n),时间复杂度为指数级的. 法二:动态规划(DP) 将两个字符串x[1-m]和y[1-n]放在x轴和y轴方向上便得到一个二

算法导论之动态规划(最长公共子序列和最优二叉查找树)

动态规划师通过组合子问题的解而解决整个问题,将问题划分成子问题,递归地求解各子问题,然后合并子问题的解而得到原问题的解.和分治算法思想一致,不同的是分治算法适合独立的子问题,而对于非独立的子问题,即各子问题中包含公共的子子问题,若采用分治法会重复求解,动态规划将子问题结果保存在一张表中,避免重复子问题重复求解. 动态规划在多值中选择一个最优解,其算法设计一般分为4个步骤:描述最优解的结构:递归定义最优解的值:按自底向上的方式计算最优解的值:由计算出的结果构造一个最优解. 1)装配线调度 求解最快