第九章 动态规划-1306:最长公共子上升序列_1306:最长公共子上升序列-程序员宅基地

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1306:最长公共子上升序列

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【题目描述】
给定两个整数序列,写一个程序求它们的最长上升公共子序列。

当以下条件满足的时候,我们将长度N的序列S1,S2,…,SN 称为长度为M的序列A1,A2,…,AM的上升子序列:

存在1≤i1<i2<…<iN≤M,使得对所有1≤j≤N,均有Sj=Aij,且对于所有的1≤j<N,均有Sj<Sj+1。

【输入】
每个序列用两行表示,第一行是长度M(1≤M≤500),第二行是该序列的M个整数Ai(−231≤Ai<231)
【输出】
在第一行,输出两个序列的最长上升公共子序列的长度L。在第二行,输出该子序列。如果有不止一个符合条件的子序列,则输出任何一个即可。

【输入样例】
5
1 4 2 5 -12
4
-12 1 2 4
【输出样例】
2
1 4


思路:a[i] != b[j]时, d[i][j] = d[i-1][j]; 因为 d[i][j] 是以 b[j] 为结尾的LCIS,如果 d[i][j] > 0 那么就说明 a[1] … a[i] 中必然有一个元素 a[k] 等于 b[j]。因为 a[k] != a[i],那么 a[i] 对 d[i][j] 没有贡献,于是我们不考虑它照样能得出 d[i][j] 的最优值。所以在 a[i] != b[j] 的情况下必然有 d[i][j] = d[i-1][j]。
状态转移方程:

a[i] != b[j]: d[i][j]=d[i-1][j] ;

a[i] == b[j]: d[i][j]=max(d[i-1][k]) + 1 ; (1<= k <= j-1)

这是一个时间复杂度为O(n^3)的dp.
如何变成O(n^2),保证到i、j为止的最大长度不可能小于i-1,j的,/只要以一个序列为准记住p就可以,i不变,遍历j,此时要保证j序列值要小才可以是上升序列,if (a[i] > b[j] && mx < dp[i-1][j]),记录dp[i-1][0~j]的最大值,记录此时的j值,if (a[i] == b[j]) ,dp[i][j] = mx+1;p[i][j] = y;ans = max(ans,dp[i][j]);就是最后所求。

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<string>
#define N 505
using namespace std;
long long a[N],b[N],k[N];
int dp[N
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