LIS、LCS 的o(n^2) 和 o(nlogn)演算法小結
阿新 • • 發佈:2019-01-31
目錄
- LIS(N^2)
- LIS(N logN)
- LCS(N^2)
- LCS(N logN)
因為學習LCS和LIS已經有一段時間了,當時的程式碼和檔案都丟的差不多了,下面的模板和程式碼都是全新手打,難免有一些小錯誤。有時間再改進吧。
LIS —— O(N^2)演算法,簡單的取每個數和前面的數進行比對,例如加入6,和前面逐一比較,並取前面小於 6 的數的下標最大值,它的下標就代表了序列到6為止LIS的長度。
3 2 4 1 5 6 2 1
step 1: 1
step 2: 1 1
step 3: 1 1 2
step 4: 1 1 2 1
step 5: 1 1 2 1 3
step 6: 1 1 2 1 3 4
step 7: 1 1 2 1 3 4 2
step 8: 1 1 2 1 3 4 2 1
程式碼:
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for( int i=1; i<=n; i++ )
{
dp[i] = 1;
for( int j=1; j<=n; j++ )
{
if( ap[i] < ap[j] && dp[i] < dp[j]+1 )
dp[i] = dp[j]+1;
}
}
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LIS —— O(NlogN)演算法:(用dp陣列模擬棧)。
逐一把序列的元素加入dp陣列,如果比前一個(棧頂)元素大,就直接加入(變成棧頂元素),如果比前一個(棧頂)元素小,就在dp陣列中二分取【大於自身的最小元素並替換】,最後棧的長度,即為LIS的長度。但是棧內元素並不是LIS。
3 2 4 1 5 6 2 1
step 1: 3
step 2: 2
step 3: 2 4
step 4: 1 4
step 5: 1 4 5
step 6: 1 4 5 6
step 7: 1 2 5 6
step 8: 1 1 5 6
最後用 統計棧內元素個數,即為LIS的長度。
程式碼:
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int top = 0;
for( int i=1; i<=n; i++ )
{
if( ap[i] > dp[top] ){ // 如果大於 "模擬棧" 的棧頂元素直接 入棧 長度加 1
top++;
dp[top] = ap[i];
continue;
}
int m = ap[i];
// lower_bound 前閉後開 返回不小於 m 的最小值的位置
pos = lower_bound(dp,dp+top,m)-dp; // 注意減去dp
if( dp[pos] > ap[i])
dp[pos] = ap[i];
}
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LCS —— O(N^2)演算法
此處引用一下:
1.如果xm = yn,那麼zk = xm = yn而且Z(k-1)是X(m-1)和Y(n-1)的一個LCS;
2.如果xm != yn,那麼zk != xm蘊含Z是X(m-1)和Y的一個LCS;
3.如果xm != yn,那麼zk != yn蘊含Z是X和Y(n-1)的一個LCS。
注:上面的Z(k-1)表示序列Z<z1,z2...zn>,其中n=k-1。其它的X()和Y()也是一樣的。
程式碼:
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scanf("%s%s",ac,bc);
l1 = strlen(ac);
l2 = strlen(bc);
for( int i=1; i<=l1; i++ )
for( int j=1; j<=l2; j++ )
{
if( ac[i-1] == bc[j-1] ){
dp[i][j] = dp[i-1][j-1]+1;
}else{
dp[i][j] = max(dp[i-1][j],dp[i][j-1]);
}
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LCS —— O(NlogN)演算法
總的來說,就是把LCS轉化成LIS,然後用LIS的NlogN演算法來求解。
實現如下:(引用)
假設有兩個序列 s1[ 1~6 ] = { a, b, c , a, d, c }, s2[ 1~7 ] = { c, a, b, e, d, a, b }。
記錄s1中每個元素在s2中出現的位置, 再將位置按降序排列, 則上面的例子可表示為:
loc( a)= { 6, 2 }, loc( b ) = { 7, 3 }, loc( c ) = { 1 }, loc( d ) = { 5 }。
將s1中每個元素的位置按s1中元素的順序排列成一個序列s3 = { 6, 2, 7, 3, 1, 6, 2, 5, 1 }。
在對s3求LIS得到的值即為求LCS的答案。