Java中的LCS-260326
- [LCS(Longest Common Subsequence)](#LCS(Longest Common Subsequence))
- [例题(FROM 洛谷 P1439)](#例题(FROM 洛谷 P1439))
- [LIS 例题(FROM 洛谷 P1091)](#LIS 例题(FROM 洛谷 P1091))
LCS(Longest Common Subsequence)
给出两个序列,找出两序列中最长的公共子序列就是我们要求的LCS。比如两个序列,p1 = {3,2,1,4,5},p2 = {1,2,3,4,5}。我们先处理 p1,创建一个新的数组 pos,接收p1元素,并将元素作为"下标",而数组中存储的是正常该是下标的 i,在代码中就是:pos[x] = i;然后再处理 p2 ,再新建一个数组 a ,并接收 p2 的输入,将 p2 的元素作为下标,在pos中查找对应元素,并放在a里,代码实现就是a[i] = pos[x];。具体图像化可以看下图:

例题(FROM 洛谷 P1439)
注意:
1.pos数组要开n+1大小
2.必须使用快读,否则有一个点会爆内存。不过第一次写的时候,可以专注算法的实现,不必专注快读。

代码实现
java
import java.util.*;
import java.io.*;
public class Main{
static BufferedReader bf = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
static StringTokenizer st;
public static void main(String[]args) throws IOException{
int n = Integer.parseInt(next());
int [] pos = new int [n+1];
for(int i=0;i<n;i++){
int x = Integer.parseInt(next());
pos[x] = i;
}
int [] a = new int [n+1];
for(int i=0;i<n;i++){
int x = Integer.parseInt(next());
a[i] = pos[x];
}
List <Integer> t = new ArrayList<>();
for(int x : a){
int idx = Collections.binarySearch(t,x);
if(idx < 0)
idx = -(idx+1);
if(idx == t.size())
t.add(x);
else t.set(idx,x);
}
System.out.print(t.size());
}
static String next() throws IOException{
while(st== null || !st.hasMoreTokens()){
String str = bf.readLine();
if(str == null) return null;
st = new StringTokenizer(str);
}
return st.nextToken();
}
}
LIS 例题(FROM 洛谷 P1091)
这是昨天那章的例题,求的是最长上升子序列。想学习的可以去看 -> Java中的最长上升子序列和非递增子序列------LNIS 和 LIS 。这个比昨天的例题要简单,只用了dp方法,但是是两个方向找上升序列。

代码实现
java
import java.util.*;
public class Main{
public static void main(String []args){
Scanner input = new Scanner (System.in);
int n = input.nextInt();
int [] a = new int[n];
for(int i=0;i<n;i++)
a[i] = input.nextInt();
int [] dp1 = new int [n];
int [] dp2 = new int [n];
Arrays.fill(dp1,1);
Arrays.fill(dp2,1);
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=0;j<i;j++){
if(a[i] > a[j])
dp1[i] = Math.max(dp1[i],dp1[j]+1);
}
}
for(int i=n-1;i>=0;i--){
for(int j = n-1;j>i;j--){
if(a[j]< a[i])
dp2[i] = Math.max(dp2[i],dp2[j] +1);
}
}
int max = 0;
for(int i=0;i<n;i++)
max = Math.max(max,dp1[i]+dp2[i]-1);
System.out.print(n-max);
}
}