最长增子序列是我们熟知的问题,我用耐心算法给出了一个解决方案。
我曾想过先用我的算法,然后找到长度为N的第一个序列,但不知道该怎么做。
那么,如何从随机整数序列中找到第一个最长的递增子序列呢?
我的代码段:
public static void main (String[] args) throws java.lang.Exception {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
int inputInt;
int[] intArr;
try {
String input = br.readLine().trim();
inputInt = Integer.parseInt(input);
String inputArr = br.readLine().trim();
intArr = Arrays.stream(inputArr.split(" ")).mapToInt(Integer::parseInt).toArray();
} catch (NumberFormatException e) {
System.out.println("Could not parse integers.");
return;
}
if(inputInt != intArr.length) {
System.out.println("Invalid number of arguments.");
return;
}
ArrayList<ArrayList<Integer>> sequences = new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
int sequenceCount = 1;
sequences.add(new ArrayList<Integer>());
sequences.get(0).add(0);
for(int i = 1; i < intArr.length; i++) {
for(int j = 0; j < sequenceCount; j++) {
if(intArr[i] <= intArr[sequences.get(j).get(sequences.get(j).size() - 1)]) {
sequences.get(j).remove(sequences.get(j).size() - 1);
sequences.get(j).add(i);
break;
} else if (j + 1 == sequenceCount) {
sequences.add(new ArrayList<Integer>(sequences.get(j)));
sequences.get(j + 1).add(i);
sequenceCount++;
break; //increasing sequenceCount causes infinite loop
} else if(intArr[i] < intArr[sequences.get(j + 1).get(sequences.get(j + 1).size() - 1)]) {
sequences.set(j+ 1, new ArrayList<Integer>(sequences.get(j)));
sequences.get(j+ 1).add(i);
break;
}
}
}
int bestSequenceLength = sequenceCount;
ArrayList<Integer> bestIndexes = new ArrayList<Integer>(sequences.get(bestSequenceLength - 1));
//build bestSequence, then after it I'm supposed to find the first one instead
int[] bestSequence = Arrays.stream(bestIndexes.toArray()).mapToInt(x -> intArr[(int) x]).toArray();
StringBuilder output = new StringBuilder("");
for(Integer x : bestSequence) {
output.append(x + " ");
}
System.out.println(output.toString().trim());
}
我的代码返回:1 2 8
第一个序列是:3 6 8
另一个例子:
我的代码正确返回:1 2 3
基本上,只要第一个最长序列与最佳最长序列相同,我的代码就能工作。但是当你有一堆相同长度的最长序列时,它会抓住最好的一个,而不是第一个。
代码是不言自明的。(有添加的评论,让我知道,如果你需要一些额外的东西)。
public class Solution {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {3,6,1,2,8};
System.out.println(solve(arr).toString());
}
private static List<Integer> solve(int[] arr){
int[][] data = new int[arr.length][2];
int max_length = 0;
// first location for previous element index (for backtracing to print list) and second for longest series length for the element
for(int i=0;i<arr.length;++i){
data[i][0] = -1; //none should point to anything at first
data[i][1] = 1;
for(int j=i-1;j>=0;--j){
if(arr[i] > arr[j]){
if(data[i][1] <= data[j][1] + 1){ // <= instead of < because we are aiming for the first longest sequence
data[i][1] = data[j][1] + 1;
data[i][0] = j;
}
}
}
max_length = Math.max(max_length,data[i][1]);
}
List<Integer> ans = new ArrayList<>();
for(int i=0;i<arr.length;++i){
if(data[i][1] == max_length){
int curr = i;
while(curr != -1){
ans.add(arr[curr]);
curr = data[curr][0];
}
break;
}
}
Collections.reverse(ans);// since there were added in reverse order in the above while loop
return ans;
}
}
输出:
[3, 6, 8]
我在阅读了允许K个异常的最长递增子序列后创建了这个线程。我意识到提问的人并没有真正理解这个问题,因为他指的是一个链接,该链接解决了“允许一次更改的最长递增子数组”问题。所以他得到的答案实际上与李的问题无关。 假设给定一个长度为N的数组A。查找允许K个异常的最长递增子序列。 示例:N=9,K=1 A=[3,9,4,5,8,6,1,3,7] 答案:7 说明: 最长递增子序列为:3,4,5,8(或6),
在最多一个序列存在重复的情况下,可以将最长公共子序列问题转化为最长递增子序列问题。减少问题的过程说明在这里: 假设您有以下序列: 然后,创建一个整数序列S3,其中您必须将S2的每个元素的位置放在S1中(如果元素在S1中不存在,那么忽略那个元素)。在本例中: 这种方法是如何工作的?为什么这种约简解决了寻找最长公共子序列的问题?
最长递增子序列 题目描述 给定一个长度为N的数组a0,a1,a2…,an-1,找出一个最长的单调递增子序列(注:递增的意思是对于任意的i<j,都满足ai<aj,此外子序列的意思是不要求连续,顺序不乱即可)。例如:给定一个长度为6的数组A{5, 6, 7, 1, 2, 8},则其最长的单调递增子序列为{5,6,7,8},长度为4。 分析与解法 解法一:转换为最长公共子序列问题 比如原数组为 A{5,
假设我们有一些不相交的递减序列: 我选择一些递减序列(例如按顺序,,,,的5个递减序列)并将它们级联(结果序列。 现在我想求S中最长递增子序列的长度,在上面的示例中:-> 预期时间复杂度小于O(S)。
我为最长的递增子序列编写了一个递归解,它运行得非常好。但是当我在同一个代码上应用dp时,它给出了不同的答案。问题链接:https://practice.geeksforgeeks.org/problems/longest-increasing-subsequence-1587115620/1递归代码: DP代码: 我不知道我做错了什么?对于这个测试用例6(n)6 3 7 4 6 9(arr[]),
我为最长的递增子序列生成了以下代码: 输入:nums=[10,9,2,5,3,7,101,18] 输出:4 说明:最长的递增子序列是[2,3,7,101],因此长度为4。 有人能帮我理解这句话吗 三个点的意义是什么?正如我们所知,映射生成键值对,映射与切片一起做什么?