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尝试解释LIS(最长递增子序列)的一种动态规划算法
最长上升子序列就是求给定序列的最长的递增序列,其中不要求序列的元素在原序列中保持连续。
为了方便理解,可以举个例子:
inta[] = {0,2,1,5,3,6,4,8,9,7}(数组下标从1开始)的一个最长的子序列1,3,4,7,9。
利用动态规划的思想,可以方便的求取这个解。
为了方便解释,我们定义dp(n)为长度为1至下标为n的最长子序列的长度(数组下标假设从1开始),{a[1],a[2],..,a[n]}为dp(n)对应的序列。
为了和程序对应,我采取自底向上的方式进行解释。
1.显然对于序列dp(1) 对应的{2}来说,最长递增子序列的长度就是1;
2.对于序列dp(2) 对应的{2,1},我们首先比较a[2]和a[1]大小,
若a[2]>a[1],显然此时的{a[1],a[2]}是一个最长子序列,故dp(2) = dp(1)+1=2,
若a[2]<=a[1], 此时一个最长子序列的长度仍然为1,即dp(2) = 1;
在我们的例子中a[2]= 1 <a[1]=2,故dp(2)=1;
3.那么对于包含三个数的序列dp(3)对应的{2,1,5}来说呢
此时a[3]要和a[1], a[2]进行比较,此时可能会出现这种情况
a[3]>a[1],由于子序列可以是不连续的,故{a[1],a[3]}可以是一个子序列,dp[3]=dp[1]+1
a[3]>a[2],说明以a[2]为末端的子序列(可以不连续哦)+a[3]能形成一个新的子序列,此时要给dp[3]赋值,
那么dp[3]是等于dp[1]+1还是dp[2]+1呢
既然我们要求最长子序列,那么就要让dp[3]=max{dp[2],dp[1]}+1
若a[3]<a[1],a[3]<a[2]
还是令dp[3] = 1;
例子中a[3]>a[1],a[3]>a[2], dp[3]=max{dp[2],dp[1]}+1= 2
…………………………………………………
这样问题就就转化为在dp[1],dp[2],…,dp[n-1]的情况下如何求取dp[n]
若a[n]>a[i],a[n]>a[j],a[n]>a[k]….,(i,j,k…属于1至n-1)
dp[n]=max{dp[i],dp[j],dp[k],,,,,,}+1
若不满足
dp[n]=1
// DoubleLIS.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "stdio.h" #define N 10 int dp[N];//表示从A[1]到A[i]中以A[i]结尾的最长子序列长度 int a[N] = {0,2,1,5,3,6,4,8,9,7}; int LIS(int n) //从左往右最长序列的长度 { int ans = 1; for (int i = 2; i < N; i++) { int tmp = i; int max = 0; for (int j = 1; j < i; j++) { //从左向右搜索dp数组,若满足上升序列的条件 //1.若a[i] > a[j] //找到dp数组中最大的值,即A[i]之前最大的值 //2.若a[i]不满足a[i] > a[j] //则dp[i] = 1 if (a[i] > a[j] && dp[j] > max) { tmp = j; max = dp[j]; } } //最大值+1就是dp[i] dp[i] = dp[tmp] + 1; if (dp[i] > ans) ans = dp[i]; } return ans; } int main(int argc, char* argv[]) { dp[1] = 1; printf("%d\n", LIS(N-1)); //从左往右最长序列的长度 return 0; }