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我正在尝试使用二分法实现最长递增子序列的迭代解决方案。我的实现有时会失败。帮我修一下。
实现:
from bisect import bisect
def lis_iterative(seq):
buff = []
for n in seq:
i = bisect(buff, n)
if i == len(buff):
buff.append(n)
else:
buff[i] = n
return buff
def main():
seq = [43, 25, 6, 37, 27, 26, 7, 24, 457, 5, 22, 72]
print lis_iterative(seq)
main()
预期输出:
[6, 7, 24, 457]
生成的输出:
[5, 7, 22, 72]
最佳答案
如 BrenBarn 的评论所述,您当前的算法似乎没有多大意义。这是我想出的:
def lis_iterative(seq):
n = len(seq)
dp = [(0, -1)]*n
# dp contains (best, idx) tuples, where best is the length of the longest
# increasing sequence starting from that element, and idx is the index of the
# next element in that sequence
for i in range(n-1, -1, -1):
best = 0
idx = -1
for j in range(i+1, n):
if seq[i] < seq[j] and dp[j][0] + 1 > best:
best = dp[j][0] + 1
idx = j
dp[i] = (best, idx)
# find longest increasing sequence from dp, then follow idx chain for result
result = []
idx = max(range(n), key=lambda i: dp[i][0])
while idx != -1:
result.append(seq[idx])
_, idx = dp[idx]
return result
关于python - 使用 Python 查找最长递增子序列的迭代解决方案,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20893357/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!