最长上升子序列LIS算法
$\Theta(n^2)$数组
$f_i=max(f_j+1),j<i,a_j<a_i$优化
$\Theta(nlogn)$指针
限制条件二维偏序,bit优化it
求方案数:方法
1.$\Theta(nlogn)$im
树状数组维护二元组$(f_i,g_i)$分别表示长度、方案数,按照最显然的更新方法更新就行。数据
树状数组一直不太懂,不敢乱搞。实际上树状数组上的一个位置i维护的是$[i-lowbit(i)+1,i]$的区间最大f和对应的$\sum\limits_{k=i-lowbit(i)+1}^i g_k$,不断减去lowbit(i)能够保证收集到完整的前缀不重不漏。集合
2.$\Theta(n)$
对每一个f值开$vector$,按照$[1,n]$顺序加入,则每一个$vector$中的$a[i]$必定是单调不增的。(反以后者f值会+1)
升序扫描每一个$vector$,设当前处理到$vec[i]$,在$vec[i-1]$中创建双指针$p1$,$p2$,对每一个$vec[i][j]$,分别使其知足$j<i$和$a[j]<a[i]$的限制,因为二者都具备单调性,双指针也就是单调的。
对于每一个$vec[i][j]$,$[p2,p1]$都是它的转移点,$g[vec[i][j]]=\sum\limits_{k=p2}^{p1} g[vec[i-1][k]]$,只要维护个前缀和就行了。
然而因为f的求解须要$nlogn$,因此用哪一个都无所谓了。
最长公共子序列LCS
$\Theta(n^2)$
$f_{i,j}=max(f_{i-1,j},f_{i,j-1},[a_i==b_j]f_{i-1,j-1}+1)$
$\Theta(nlogn)$
能够转化为LIS:
无重复值:把b中的值替换为a中该值出现的位置,在b上作LIS的算法二
有重复值:把b中该值替换为a中该值出现的位置集合(降序保证每一个集合只选一个),同上LIS,注意替换后序列可能很长,上限n^2。可能卡爆空间
最长公共上升子序列LCIS
$\Theta(nm^2)$
设$f_{i,j}$为考虑了A串的前i位,LIS的结尾在j的LCIS。注意:i为阶段
$f_{i,j}=f_{i-1,j},a_i\neq b_j \\
f_{i,j}=max(f_{i,k}+1),a_i=b_j,b_k<b_j$
$\Theta(nm)$
j在从1扫到m时,维护$<a_i$的最优决策点。详见LYD。
昨天晚上yy了一道题。
求LCIS,保证A B中各自互不相同,数据范围1e5。