LIS例题的分析与实现

帅气的东哥 2023-01-12 14:18:53

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在代码江湖中，LIS 算法堪称 “倚天屠龙” 般的存在！它是编程高手破解序列谜题的绝招，不管是海量数据排序，还是复杂程序逻辑优化，凭借精妙动态规划或贪心思路二分维护，闪电锁定最长递增子序列，开启高效编程新篇。

本文介绍了Java中求解最长递增子序列(LIS)和最长非递增子序列(LNIS)的两种方法：动态规划和二分查找优化。动态规划通过维护dp数组记录以每个元素结尾的最长子序列长度；二分法则通过维护动态数组来优化存储。文章以洛谷P1020为例，展示了如何应用Dilworth定理解决导弹拦截问题，即最少拦截系统数等于最长严格上升子序列长度。提供了两种实现方式的代码：DP版通过双重循环求解，二分版利用Collections.binarySearch优化查找过程。最后指出动态数组存储的是各长度下的最优末尾元素而非真实子序

递推问题利用递推解决问题，我们就要模仿求斐波那契数列的过程。首先，确定几个规模较小的问题答案。然后考虑如何由这几个规模较小的答案推得后面的答案。一旦有了递推规则和数列初始的几个值，计算机程序就能帮助我们求解数列后面的所有数字，我们的问题也得到了解决。例题1: 代码： // // 93.cpp // N阶楼梯上楼问题 // // Created by chenmeiqi on...

未完待续喵

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