【算法笔记】动态规划:最长递增子序列

Input

10 9 2 5 3 7 101 18

Output

4 (因为2,3,7,101是最长的递增子序列)

解题思路

该问题满足最优子结构性质,因此可以使用动态规划求解。

定义如下符号:

  • n表示问题序列的总长度。
  • A[1:i]表示下标从1到i的一个序列,特别地,A[1:n]表示下标从1开始,长度为n的一个序列,也就是问题的输入。
  • A_i表示A[1:n]中的第i个元素。

由于问题的最优解必然对应某个子序列,而这个子序列又必然由某个A_i结尾,因此,由所有A_i结尾的最长递增序列的长度,构成了问题的解空间。因此,再引入符号L,来描述问题的解空间:

  • L_i表示以A_i结尾的最长递增子序列的长度。

显然,A_i为该递增子序列的最大值,\max (L_i)就是问题的最优解。

求解\max (L_i),就要得到所有的L_i。求解L_i这一问题,包含了求解从L_{1}L_{i-1}的所有子问题,从而满足最优子结构性质。

递归方程如下:

L_k=\begin{cases} 1, & {\forall} i\in [1,k), A_k\leqslant A_i\\ \max(L_i)+1|i\in [1,k), A_k> A_i , & \exists i\in [1,k), A_k> A_i \end{cases}

转换成代码,思路就是遍历所有A_i,选择满足A_k>A_i的最大的L_i,则L_k=L_i+1,如果A_k比所有A_i都要小,则L_k=1


完整代码

Leetcode上面有这个问题,可以上去检验一下:

class Solution {
public:

int max(const int &a, const int &b)
{
    return a>b?a:b;
}
int lengthOfLIS(vector<int> &nums)
{
    int n = nums.size();
    int res = 1;
    if(nums.size() == 0) return 0;
    
    int *l = new int[n];
    l[0] = 1;
    
    for(int i = 1; i < n; i++)  //填充L
    {
        int maxval = 1;
        for(int j = 0; j < i; j++)  //遍历所有的A
        {
            if(nums[i] > nums[j])
            {
                maxval = max(maxval, l[j]+1);
            }
            l[i] = maxval;
        }
    }
    
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
        if(l[i]>res)
        {
            res = l[i];
        }
    }
    return res;
}

};

参考资料:https://www.zhihu.com/question/23995189

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