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LIS + Problem
淡泊明志，宁静致远 最长上升子序列（LIS） 让我们举个例子：求 2 7 1 5 6 4 3 8 9 的最长上升子序列。 5 6 8 前9个数 9前面有2 5 6 8小于9 d[9]=d[8]+1=5 子序列为2 5 6 8 9 d[i]=max{d[1],d[2],……,d[i]} 我们可以看出这9个数的LIS pause"); return 0; } //时间复杂度O(n^),可以优化到o(nlogn) 贪心+二分优化 我们再举一个例子：有以下序列A[ ] = 3 1 2 6 4 5 10 7，求LIS 我们定义一个B[ i ]来储存可能的排序序列，len 为LIS长度。我们依次把A[ i ]有序地放进B[ i ]里。 = a[i]; } } cout<<ans<<endl; system("pause"); return 0; } Practice HDU1087 LIS
52810发布于 2020-04-16 - 来自专栏wym
模板--LIS
include <iostream> #include <cstring> using namespace std; const int N=500010; int a[N],dp[N]; int n; int LIS { scanf("%d",&a[i]); } int ans=LIS
45920发布于 2018-08-30 - 来自专栏数据结构与算法
HDU4352 XHXJs LIS(LIS 状压)
题意 题目链接 Sol 刚开始的思路是$f[i][j]$表示到第$i$位，LIS长度为$j$的方案。 然而发现根本不能转移，除非知道了之前的状态然后重新dp一遍。。 题解，，，挺暴力的把，直接把求LIS过程中的单调栈当成一个状态压进去了。。 自己真是不长记性，明明已经被这个单调栈坑过一次了。。 考虑到$k$非常小，于是直接对$k$进行状压 设$f[i][sta][j]$表示长度为$i$，单调栈内状态为$sta$, LIS长度为$k$的方案数 最后一维如果是单组数据的话是不必要的。 转移的时候枚举一下这一位放了什么，然后暴力的改一下LIS的状态。 long using namespace std; const int MAXN = 1e5 + 10; LL T, l, r, K; int f[64][1 << 10][11];//长度为i，lis
75230发布于 2018-09-30 【HDU】5748 - Bellovin（LIS）
其实就是求个LIS。
19910编辑于 2025-08-26- 来自专栏hotarugaliの技术分享
LCS、LIS、LICS算法
if(len[i] > lis.back()) { lis.push_back(len[i]); } else { ll pos = lower_bound(lis.begin(), lis.end(), len[i]) - lis.begin(); lis[pos] = min(lis LIS\mathrm{LIS}LIS（最长递增子序列） 2.1 状态转移方程 这里考虑严格递增（不严格递增类似）。 \mathrm{LIS}LIS 的长度，时间复杂度为 O(nlogn)O(n \log{n})O(nlogn)，空间复杂度为 O(n)O(n)O(n)。 / 二分+栈求 LIS 长度 // 复杂度 O(nlogn) ll length() { vector <ll> lis; lis.push_back(A
1.1K10编辑于 2022-03-01 - 来自专栏blog(为什么会重名，真的醉了)
动态规划-LCS、LIS
1 5 2 1 5 6 2 3 4 1 5 6 3 1 5 6 2 3 4 1 2 6 3 1 5 6 2 3 4 1 2 3 3 1 5 6 2 3 4 1 2 3 4 4 结束后len=4，即LIS Sample Output 2 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = ; int n, high[maxn]; int LIS1 : ][j], dp[i & ][j - ]); return dp[n&][n]; } int LIS2() { //法二 int dp[maxn], ans = ; for while (cin>>n) { for (int i = ; i <= n; i++) cin >> high[i]; //cout << LIS1 () << "\n"; //cout << LIS2() << "\n"; cout << LIS3() << "\n"; } return ; } 原创不易
71020发布于 2020-09-15 - 来自专栏全栈程序员必看
HDU1160(LIS)
速度添加的样例最多有多少个 依据体重降序排一下，然后求速度的最长上升子序列 ，经典的LIS问题，记录一下路径 代码例如以下： #include <iostream> #include <cstdio>
27820编辑于 2022-07-06 - 来自专栏一Wa哇一天
Shortest and Longest LIS
Shortest and Longest LIS time limit per test3 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output Gildong recently learned how to find the longest increasing subsequence (LIS with the maximum length of the LIS. In the second case, the shortest length of the LIS is 2, and the longest length of the LIS is 3. In the example of the maximum LIS sequence, 4 ‘3’ 1 7 ‘5’ 2 ‘6’ can be one of the possible LIS.
41410发布于 2020-04-09 【HDU】5256 - 序列变换（LIS）
#1: 0 Case #2: 1 Source 2015年百度之星程序设计大赛 - 初赛(2) 满足条件的情况为：a [ i ] - a[ j ] >= i - j 移项一下，然后就变成求LIS
24710编辑于 2025-08-27- 来自专栏ACM算法日常
DP专题 | LIS POJ - 2533
这篇来看LIS~上题。 Sample Input 7 1 7 3 5 9 4 8 Sample Output 4 LIS是典型的DP题，dp[i]表示以数字a[i]结尾的最长子序列的最大长度，从位置1一直到N，显然可以采用递推的方式解决 LIS的转移方程不那么直观，上一篇数字三角形中dp[i]的计算会依赖dp[i-1]，这也是很多时候会用到的模式，而LIS需要一个循环才能算出dp[i]，依赖dp[j(0<j<i)]。 LIS除了计算最大长度，有时候可能需要记录最长序列的值，采用一个表记录即可，path[i]=j表示i的前驱节点是j，其实对于每一个节点，在更新的过程中只可能有一个前驱节点，因此是不会存在问题的。
52210发布于 2019-06-17 - 来自专栏全栈程序员必看
最长递增子序列（LIS）
第一个元素直接设置 LIS 长度为 1 即可。 处理第二个元素 2 的时候判断是否比前面的元素 4 大，没有的话那么以 2 为结尾的 LIS 就是 2， 即 LIS 长度为 1。 处理第三个元素 3 的时候需要跟前面的每个元素都进行比较，3 大于 2，则 LIS 的长度可能为 dp[1] + 1， 3 小于 4，则 LIS 的长度可能为 1，比较dp[1] + 1 和 1，取最大值 处理第四个元素 1，发现比前面的元素都小，那么以 1 为结尾的 LIS 只可能为 1，因此 LIS 的长度为 1。 其中的最大值为 dp[2] + 1 = 3，因此 LIS 的长度为 3。 总结： dp[i] 默认都为 1，因为以 i 结尾的 LIS 至少包含自己。 ② dp：dp[i] 表示长度为 i 的最长递增子序列（LIS）末尾的数。 第一个元素直接加入 dp 表，dp[1] = 4，表示长度为 1 的 LIS 末尾的数当前为 4。
1.4K21编辑于 2022-08-10 - 来自专栏梅花的学习记录
《动态规划_入门 LIS 问题 》
一个数列ai如果满足条件a1 < a2 < ... < aN，那么它是一个有序的上升数列。我们取数列(a1, a2, ..., aN)的任一子序列(ai1, ai2, ..., aiK)使得1 <= i1 < i2< ... < iK <= N。例如，数列(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)的有序上升子序列，像(1, 7)， (3, 4, 8)和许多其他的子序列。在所有的子序列中，最长的上升子序列的长度是4，如(1, 3, 5, 8)。
66630发布于 2020-09-28 - 来自专栏蜉蝣禅修之道
关于Lis和vectort的ConcurrentModificationException
转自：http://sushe1424.iteye.com/blog/1110796
42220编辑于 2022-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
最长上升子序列（LIS）算法
LIS定义 LIS（Longest Increasing Subsequence）最长上升子序列 一个数的序列bi，当b1 < b2 < … < bS的时候，我们称这个序列是上升的。 dp[i]表示表示长度为i+1的LIS结尾元素的最小值。 利用贪心的思想，对于一个上升子序列，显然当前最后一个元素越小，越有利于添加新的元素，这样LIS长度自然更长。 因此，我们只需要维护dp数组，其表示的就是长度为i+1的LIS结尾元素的最小值，保证每一位都是最小值， 这样子dp数组的长度就是LIS的长度。 dp数组具体维护过程同样举例讲解更为清晰。 同样对于序列 a(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)，dp的变化过程如下： dp[0] = a[0] = 1，长度为1的LIS结尾元素的最小值自然没得挑，就是第一个数。 （dp = {1, 3, 5, 8}） 这样子dp数组就维护完毕，所求LIS长度就是dp数组长度4。
1.3K20编辑于 2022-06-28 【HDU】5532 - Almost Sorted Array（LIS）
1 5 Sample Output YES YES NO Source 2015ACM/ICPC亚洲区长春站-重现赛（感谢东北师大） 不知道序列是升序还是降序，正反做两次 LIS 100000 #define INF 0x3f3f3f3f int main() { int u; int n; int a[MAX+11]; int g[MAX+11]; int ans; //LIS d",&a[i]); if (n == 2 || n == 3) { printf ("YES\n"); continue; } //由于不知道升序还是降序，那就正反做两次LIS if (ans >= n - 1) { printf ("YES\n"); continue; } fill(g+1 , g+n+1 , INF); //正序不行，反向LIS
24910编辑于 2025-08-27- 来自专栏ACM算法日常
BZOJ5484（LIS性质+树状数组）
题解部分（作者也是上网学的嘤嘤嘤） 结论： 1.直观感受一下会发现找到LIS，LIS里的东西相对位置是不会变的，其他的移一移总会排序成功的，所以其他的就是最小集合了，第一问的答案就是n-LIS； 2.寻找字典序第 k小的集合，相当于是寻找字典序第k大的LIS，然后把这个LIS删去，就是第二问的答案集合。 前置技能： 稍微懂点树状数组，及树状数组求LIS。 解决方法（我建议先看代码）： 1.树状数组bit[i]求LIS的同时再维护一下“以比i大的数字为开头、这个LIS长度下的序列的数量”。 2.用vector存下每个长度的LIS是以哪些位置为起点，然后按长度从大到小枚举，看看第k个是哪个LIS，标记这些数字。因为之前维护了数量，所以这时就不用从1开始一个一个枚举到k了，一下砍下去一段。 = Query(1).len; for (int i = LIS, pos = 1; i; --i) { for (int j = v[i].size() - 1; ~j; -
73820发布于 2019-04-25 - 来自专栏数据结构与算法
BZOJ1046: 上升序列(LIS)
对于一个给定的S={a1,a2,a3,…,an},若有P={ax1,ax2,ax3,…,axm},满足(x1 < x2 < … < xm)且（ ax1 < ax 2 < … < axm)。那么就称P为S的一个上升序列。如果有多个P满足条件，那么我们想求字典序最小的那个。任务给 出S序列，给出若干询问。对于第i个询问，求出长度为Li的上升序列，如有多个，求出字典序最小的那个（即首先 x1最小，如果不唯一，再看x2最小……），如果不存在长度为Li的上升序列，则打印Impossible.
54130发布于 2018-07-27 - 来自专栏全栈程序员必看
最长上升子序列 LIS算法实现
最长上升子序列LIS算法实现 LIS（Longest Increasing Subsequence）最长上升（不下降）子序列 有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2)。 最长上升子序列LIS算法实现 最长上升子序列问题是各类信息学竞赛中的常见题型，也常常用来做介绍动态规划算法的引例，笔者接下来将会对POJ上出现过的这类题目做一个总结，并介绍解决LIS问题的两个常用算法 下面是模板： //最长上升子序列(n^2)模板 //入口参数：1.数组名称 2.数组长度（注意从1号位置开始） template<class T> int LIS(T a[],int n) { >&&<= 换为: >= && < else if( a < c[mid] ) r = mid-1; else l = mid+1; } } template<class T> int LIS
58220编辑于 2022-09-06 - 来自专栏ACM算法日常
最长上升子序列（LIS）算法
LIS定义 LIS（Longest Increasing Subsequence）最长上升子序列 一个数的序列bi，当b1 < b2 < … < bS的时候，我们称这个序列是上升的。 dp[i]表示表示长度为i+1的LIS结尾元素的最小值。 利用贪心的思想，对于一个上升子序列，显然当前最后一个元素越小，越有利于添加新的元素，这样LIS长度自然更长。 因此，我们只需要维护dp数组，其表示的就是长度为i+1的LIS结尾元素的最小值，保证每一位都是最小值， 这样子dp数组的长度就是LIS的长度。 dp数组具体维护过程同样举例讲解更为清晰。 同样对于序列 a(1, 7, 3, 5, 9, 4, 8)，dp的变化过程如下： dp[0] = a[0] = 1，长度为1的LIS结尾元素的最小值自然没得挑，就是第一个数。 （dp = {1, 3, 5, 8}） ok，这样子dp数组就维护完毕，所求LIS长度就是dp数组长度4。
2K20发布于 2018-08-23 - 来自专栏ACM算法日常
LIS的简单应用：UVA-437
上一次紫芝详细地介绍了动态规划中的经典问题LIS，今天我们抽出一个类似思想的简单题目进行实践练习。 : maximum height = 21 Case 3: maximum height = 28 Case 4: maximum height = 342 首先建议自己思考、编程实现并提交~ 其实跟LIS
56830发布于 2018-08-23
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