1.2 分析 关于第一个转移方程：此转移方程比较好理解，最终结果为 ，该算法时间和空间复杂度为 。 关于第二个转移方程：我们发现求 时，其结果仅依赖三个方向的值，即 。...ll pos = lower_bound(lis.begin(), lis.end(), len[i]) - lis.begin(); lis[pos] = min(lis...结尾最长递增子序列的长度，假定 ，则其状态转移方程为： 2.2 分析 若只是要求求出 的长度，则可用一个栈来储存 ，并结合二分来维护 ，该栈的最后一个元素为最长 的尾元素，栈长即为 ，算法复杂度为...若要求输出 ，则可以考虑求 和 的 ，此 即为 的最长不减子序列，进一步得到 只需剔除那些多余相等的元素，算法复杂度为 。...的长度分别为 和 ， 为 中前 个元素， 中前 个元素且以 结尾的 ，则其状态转移方程为： 由此状态转移方程，可以写出最小时间复杂度为 的算法
LIS定义 LIS（Longest Increasing Subsequence）最长上升子序列 一个数的序列bi，当b1 < b2 < … < bS的时候，我们称这个序列是上升的。...dp[i]表示表示长度为i+1的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。
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)。...在上述算法中，若使用朴素的顺序查找在D1..Dlen查找，由于共有O(n)个元素需要计算，每次计算时的复杂度是O(n)，则整个算法的时间复杂度为O(n^2)，与原来算法相比没有任何进步。...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 < b2 < … < bS的时候，我们称这个序列是上升的。...dp[i]表示表示长度为i+1的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。
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
输入一个整数n，随后输入n个整数，求这个长度为n的序列中严格递增的子序列的最长长度。
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 << 10][11];//长度为i，lis
01 故事起源 LIS：Longest Increasing Subsequence(最长递增子序列)。 给你一个整数数组，如何求出其中最长的严格递增子序列的长度？ ?...07 算法实现 在通过二分查找时，要注意几个细节，就是指针最终停留的位置有不同的情况。 如下。 ? 如下。 ? 如下。 ? 所以在更新的时候需要判断。...文章首发平台：微信公众号【小K算法】。 如果喜欢小K的文章，请点个关注，分享给更多的人，小K将持续更新，谢谢啦！ ?
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
转自：http://sushe1424.iteye.com/blog/1110796
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.
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...
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。
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(0<j<i)]。...说明dp在转移时可能形式多样，dp[i]肯定依赖i之前的dp，但是没有定式，逻辑可能比较复杂，也因此使得DP算法灵活多变。...LIS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。
在过去FJ曾经使用一些诸如“冒泡排序”的开创性的算法来使他的奶牛排好序，但今天他想偷个懒。 取而代之，他会每次对着一头奶牛叫道“按顺序排好”。...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。
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...我稍加注释，贴上他的代码大家一起观摩~ // UVa437 The Tower of Babylon // Rujia Liu // 算法：DAG上的最长路，状态为(idx, k)，即当前顶面为立方体idx
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 < ...
1、区域检验管理系统（云LIS）概述云LIS是为区域医疗提供临床实验室信息服务的计算机应用程序，可协助区域内所有临床实验室相互协调并完成日常检验工作，对区域内的检验数据进行集中管理和共享，通过对质量控制的管理...图片3、云LIS系统优势与价值云LIS系统可以满足检验科的生化、免疫、临检、血液等常规检验专业的要求，对每一专业，应提供检验申请、样本采集、样本核收、联机检验、质量控制、报告审核到报告发布的全环节中的信息化管理...一、云LIS给检验科带来的最大益处是提高工作效率，降低工作强度，减少检验技师出差错的机会和控制人情费，避免漏收费。二、云LIS给病人带来的最大益处是缩短取化验报告单的时间，减少交叉污染的机会。...图片智能审核与分析从实验室信息系统中读取检验结果数据，经过算法库的校验，然后推理机结合领域规则，按一定的策略进行推理，实现对当前检验结果的自动审核，并提供实验室结果的机器初步临床解释。...更方便更智能的区域云LIS系统助力医疗检验管控
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