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我正在尝试为最长递增子序列编写一个高效的 0(nlogn) 算法:
def whereToInsert(a, k):
l, r = 0, len(a)-1
while l<=r:
m = l + (r-l)//2
if a[m]==k:
return m
elif a[m]>k:
r = m - 1
else:
l = m + 1
if l==len(a)-1:
return l+1
else:
return l
#print(whereToInsert([1,2,3,4,5,6,7,8,9], 0.5)) #This works fine
def lengthOfLISEfficient(nums):
lis = [nums[0]]
for x in nums[1:]:
t = whereToInsert(lis,x)
if t>=len(lis):
lis.append(0)
lis.insert(t, x)
return len(lis)
print(lengthOfLISEfficient([10,9,2,5,3,4]))
但返回的答案是 7,而对数递增子序列 2 3 4 的长度为 3。
算法在最后描述在https://leetcode.com/problems/longest-increasing-subsequence/ .
我不明白为什么答案是 7,我的算法遵循正确的逻辑。
感谢您的帮助。
最佳答案
您的代码存在许多问题。首先,在方法中,
def lengthOfLISEfficient(nums):
当你说:
lis = [nums[0]]
您只将列表 [10,9,2,5,3,4] 的第一项发送到方法:
def whereToInsert(a, k):
而后一种方法用于在列表中定位数字。
这是一种不同的方法,涉及将主列表的每个子列表与该子列表的排序版本相匹配:
def lengthOfLISEfficient(nums):
#lis = [nums[0]]
lisList = []
for h in range(len(nums)-1):
lis = []
#numberNow = nums[h]
addableLength = len(nums) - h
#lis.append(numberNow)
for f in range(addableLength):
additem = nums[h+f]
lis.append(additem)
lisList.append(lis)
print(lisList) #just for check, feel free to delete this line
subsequenceList = []
for list in lisList:
sortedList = list.copy()
sortedList.sort()
subsequence = []
for e in range(len(list)):
if len(subsequence) > 0:
if prev <= list[e] and sortedList.index(list[e]) == index+1:
subsequence.append(list[e])
else:
continue
else:
subsequence.append(list[0])
prev = list[e]
index = sortedList.index(prev)
subsequenceList.append(subsequence)
print(subsequenceList) #just for check, feel free to delete this line
lengths = []
for l in range(len(subsequenceList)):
lengths.append(len(subsequenceList[l]))
if len(lengths) == len(subsequenceList):
longest = max(lengths)
longestSublist = subsequenceList[lengths.index(longest)]
return longest, longestSublist # Don't return longestSublist if you do not want it
print(lengthOfLISEfficient([10,9,2,5,3,4]))
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