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给定一个数组,我们需要找到具有交替递增和递减值的最长子序列的长度。
例如,如果数组是,7 4 8 9 3 5 2 1
然后 L = 6
为 7,4,8,3,5,2
或 7,4,9,3,5,1
等
也可能是先小元素后大元素。
对此最有效的解决方案是什么?我想到了一个 DP 解决方案。如果我们要使用蛮力来做到这一点,我们会怎么做 (O(n^3) ?)?
而且这不是作业问题。
最佳答案
您确实可以在这里使用动态规划方法。为了简单起见,假设我们只需要找到这样的序列 seq 的最大长度(很容易调整解决方案以找到序列本身)。
对于每个索引,我们将存储 2 个值:
同样根据定义,我们假设 incr[0] = decr[0] = 1
然后可以递归地找到每个 incr[i]:
incr[i] = max(decr[j])+1, where j < i and seq[j] < seq[i]
decr[i] = max(incr[j])+1, where j < i and seq[j] > seq[i]
所需的序列长度将是两个数组中的最大值,这种方法的复杂度为 O(N*N) 并且需要 2N 的额外内存(其中 N 是初始序列的长度)
c 中的简单示例:
int seq[N]; // initial sequence
int incr[N], decr[N];
... // Init sequences, fill incr and decr with 1's as initial values
for (int i = 1; i < N; ++i){
for (int j = 0; j < i; ++j){
if (seq[j] < seq[i])
{
// handle "increasing" step - need to check previous "decreasing" value
if (decr[j]+1 > incr[i]) incr[i] = decr[j] + 1;
}
if (seq[j] > seq[i])
{
if (incr[j]+1 > decr[i]) decr[i] = incr[j] + 1;
}
}
}
... // Now all arrays are filled, iterate over them and find maximum value
算法如何工作:
第 0 步(初始值):
seq = 7 4 8 9 3 5 2 1
incr = 1 1 1 1 1 1 1 1
decr = 1 1 1 1 1 1 1 1
第 1 步 在索引 1 ('4') 处取值并检查以前的值。 7 > 4 所以我们做“从索引 0 到索引 1 的递减步长,新的序列值:
incr = 1 1 1 1 1 1 1 1
decr = 1 2 1 1 1 1 1 1
第 2 步。取值 8 并迭代前一个值:
7 < 8,递增:incr[2] = MAX(incr[2], decr[0]+1):
incr = 1 1 2 1 1 1 1 1
decr = 1 2 1 1 1 1 1 1
4 < 8,递增:incr[2] = MAX(incr[2], decr[1]+1):
incr = 1 1 3 1 1 1 1 1
decr = 1 2 1 1 1 1 1 1
等...
关于arrays - 具有交替递增和递减值的最长子序列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12462916/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!