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给定一个包含 N 个不同整数的数组,找到满足以下条件的最长子序列:
例如:8、1、9、4、7。答案是 1,4,7。
2,6,5,4,9,8。答案是 2,6,5,4,9 或 2,6,5,4,8。
这是一个O(N^2)
算法:
X
是数字数组。X
.假设我们在索引 i
.让Y
是数组,其中 Y[j] 是 (j, i]
中的元素数小于 X[j]。让z
是 [j, i]
中的元素数小于 X[i]。如果X[j]小于X[i],我们可以得到一个满足约束的长度为z-Y[j]的子序列。 设置z
至 1
.循环 j
来自 i-1
下降到 0
.
if X[j] < X[i]:
z++;
ans = max(ans, z - Y[j]);
else Y[j]++;
我们可以做得更好吗?我认为应该有一个 O(NlogN)
找到最大长度的算法。
最佳答案
让我重新解释一下这个 O(n log n) 算法。
将输入序列的元素解释为二维点,其中 x 坐标是索引,y 坐标是值。我们正在寻找包含最多输入点的矩形,受左下角和右上角为输入点的约束。在通常的分量偏序下,最优矩形的左下角最小,右上角最大。
进行两次线性扫描以找到最小点和最大点。创建一个由前者作为键的整数值线段树,其操作 (i) 接受键的间隔并递增/递减相关值,以及 (ii) 计算最大值。该算法是从左到右遍历最大点,使用线段树跟踪(相对于偏序)每个最小点和当前最大点之间有多少输入点。
当我们从左向右移动时,最小值和最大值都会下降。那么,假设我们正从一个最大值点 (x, y) 移动到下一个最大值点 (x', y')。我们有 x < x' 和 y' < y。线段树中的值如何变化?由于x < x',x坐标在]x, x']中的点不属于右上角(x, y)的矩形,但可能属于右上角(x', y')的矩形。反之,由于y' < y,y坐标在]y', y]中的点可能属于右上(x, y)的矩形,但不属于右上(x', y')的矩形。所有其他点不受影响。
----+ empty
|
----+---------+ (x, y)
removed |
--------------+-------+ (x', y')
| added |
| +----+
| | |
我们逐一检查可能受影响的点,更新线段树。这些点按 x 排序;如果我们在初始化期间复制并按 y 排序,那么我们可以有效地枚举可能受影响的点。请注意,随着时间的推移,x 间隔成对不相交,y 间隔也是如此,因此我们可以在每个可能受影响的点上花费对数时间。给定一个点 (x'', y'') 使得 x'' in ]x, x'](注意在这种情况下 y'' <= y'),我们需要在最小点处递增线段树其 x 坐标位于 ]inf, x''],其 y 坐标位于 ]inf, y'']。这看起来可能不是一维的,但实际上对于极小点来说x坐标上的排序和y坐标上的排序是相反的,所以这组key就是一个区间。类似地,给定一个点 (x''', y''') 使得 y''' 在 ]y', y] 中(注意在这种情况下 x''' <= x),我们需要递减值在键的间隔。
这是 Java 中“神奇”的线段树数据结构。
public class SegmentTree {
private int n;
private int m;
private int[] deltaValue;
private int[] deltaMax;
private static int nextHighestPowerOfTwoMinusOne(int n) {
n |= n >>> 1;
n |= n >>> 2;
n |= n >>> 4;
n |= n >>> 8;
n |= n >>> 16;
return n;
}
public SegmentTree(int n) {
this.n = n;
m = nextHighestPowerOfTwoMinusOne(n) + 1;
deltaValue = new int[m];
deltaMax = new int[m];
}
private static int parent(int i) {
int lob = i & -i;
return (i | (lob << 1)) - lob;
}
private static int leftChild(int i) {
int lob = i & -i;
return i - (lob >>> 1);
}
private static int rightChild(int i) {
int lob = i & -i;
return i + (lob >>> 1);
}
public int get(int i) {
if (i < 0 || i > n) {
throw new IllegalArgumentException();
}
if (i == 0) {
return 0;
}
int sum = 0;
do {
sum += deltaValue[i];
i = parent(i);
} while (i < m);
return sum;
}
private int root() {
return m >>> 1;
}
private int getMax(int i) {
return deltaMax[i] + deltaValue[i];
}
public void addToSuffix(int i, int delta) {
if (i < 1 || i > n + 1) {
throw new IllegalArgumentException();
}
if (i == n + 1) {
return;
}
int j = root();
outer:
while (true) {
while (j < i) {
int k = rightChild(j);
if (k == j) {
break outer;
}
j = k;
}
deltaValue[j] += delta;
do {
int k = leftChild(j);
if (k == j) {
break outer;
}
j = k;
} while (j >= i);
deltaValue[j] -= delta;
}
while (true) {
j = parent(j);
if (j >= m) {
break;
}
deltaMax[j] =
Math.max(0,
Math.max(getMax(leftChild(j)),
getMax(rightChild(j))));
}
}
public int maximum() {
return getMax(root());
}
}
关于arrays - 如何找到最长的约束子序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22952096/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!