题面传送门首先根据Dliworth定理，原问题等价于前缀LIS。考虑如何做到\(O(n^2)\)求出LIS的变化点（显然这只有\(n\)个）。按照值从小到大考虑，记\(f_{i,j}\)表示考虑到第\(i\)个值，长度为\(j\)的LIS最早在哪个前缀处出现，转移只需要two-pointers一遍就能更新。这个转

Question1-[ABC360G]SuitableEditforLIS给定一个长度为\(n\)的序列\(A\)，你可以执行如下操作恰好一次，最大化LIS的长度：选定一个下标\(x\)满足\(1\leqx\leqn\)，选定一个任意的整数\(y\)，然后将\(A_x\)替换为\(y\)。\(1\leqn\leq2\times10^5,1\leqA_i\le

LIS问题LIS，即最长上升子序列。1.朴素的求法使用动态规划，\(dp_i\)代表以第\(i\)位结尾的最长上升子序列长度。得动态转移方程：\[dp_i=\max_{j<i\text{且}a_i>a_j}dp_j+1\]Code1#include<iostream>usingnamespacestd;#defineMAXN100005inta[MAXN],f

原题链接题解1.\(LIS(a)\)已经改变不了了，所以要让插入的\(b\)尽量少地增加\(LIS\)所以要降序、从左到右插入2.\(a\)的相对顺序不变3.此时已知两个数组的相对顺序，因此我们可以贪心地输出两个数组顶端元素中较大的那个为什么可以这样？我们假设输出顶端元素较小的那个，那么

问题描述编写一个函数，该函数接受一个整数列表作为参数，计算这个列表的最长递增子序列(LIS)的长度，这个也是动态规划中常见的问题。举一个典型的场景：用来查找股票价格的最大增长，比如股票价格是[12,13,11,14,15,16,10,9,8,7]，股票价格的最大增长是[12,13,14,15,

1.max()/min()传入一个参数(可迭代对象),返回这个可迭代对象中最大的元素可以设置default关键字参数,当这个可迭代对象为空时,返回default的值传入多个参数,返回这些参数中最大的参数多个参数必须是同类型的两种方法都可以设置key关键字参数(传入函数)"""max(it

写在最前面的话：如果你懂这道题的线段树或者树状数组解法，那么本题解对你可能没有帮助。题目传送门（Luogu）题目传送门（AtCoder）[ABC354F]UselessforLIS题面翻译给定一个长度为\(n\)的序列\(a\)。求出所有\(i\)使得存在任意一个\(a\)的最长上升子序列包含\(i\)。多测。

Python蓝桥杯等级考试真题–第13级一、选择题答案：C解析：正向下标由0开始，下标3代表第四个元素，故答案为C。答案：A解析：range（0,4）的取前不取后，元组的符号是小括号，故答案为A。答案：C解析：Cherry所在的位置为下标2，故答案为C。二、编程题【参考程序】a=input()b=a.split

1：dp+二分 NlogN的复杂度2：注意road与roads区别3：注意输入不能用Scanner4：注意格式最后是要输出两个空行假设存在一个序列d[1..9]=215364897，可以看出来它的LIS长度为5。下面一步一步试着找出它。我们定义一个序列B，然后令i=1to9逐个考察这个序列。此外，我们用

ABC240ExSequenceofSubstringsLIS的好题改编。约定\(S(l,r)\)为字符串\(s\)中第\(l\)位到底\(r\)​位。\(S(l,r)<S(x,y)\)为字符串中\([l,r]\)的子串字典序比\([x,y]\)的子串小。前置LIS的\(n\logn\)求法。题解我们考虑按照类似于朴素LIS的方式设状

考虑DP,注意到一个简单路径可以被拆为向上的部分和向下的部分。所以设\(f_{u,i}\)表示\(u\)的子树中从\(u\)向下且第一项是\(i\)的LIS的最大长度，\(g_{u,i}\)表示\(u\)的子树中\(u\)的某个子孙向上到\(u\)且最后一项是\(i\)的LIS的最大长度。从\(u\)到父

最长不下降子序列是一道非常经典的题目，我们假设题目如下：有一个数组$a$，现在要从中抽取一个严格上升的子序列（子序列就是你可以从原序列里删除一些数，保留一部分数得到的新数列）（严格上升也就是不能相等只能递增），现在要求出这个子序列最长有多长？举例来说，假设有一个数组a=[10,9,

先来个朴素dp算法!见代码注释点击查看代码//原理:dp//时间复杂度:o(n^2),过不了本题#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intf[1001][1001];//dp数组,f[i][j]为处理了a的前i位,b的前j位得到的最长公共子序列inta[1001];intb[1001];intmain(){ios::sy

1.6阶段作业1.写代码，有如下列表，按照要求实现每一个功能li=["linzai",'asff','wftthyy','kihfng',"张三四"]#计算列表的长度并输出data=len(li)#print(len(li))print(data)#5#列表中追加元素"seven"#列表中追加元素"seven",并输出添

参考链接：https://blog.csdn.net/lxt_Lucia/article/details/81206439#include<iostream>#include<vector>#include<algorithm>#include<math.h>#include<sstream>#include<string>#include<string.h>#include<iomanip>

LIS(最长上升子序列)是一个经典的问题。首先我们来介绍子序列的概念：子序列指的是一个序列中，按照原顺序选出若干个不一定连续的元素所组成的序列。LIS有两种算法模型：一种是复杂度为的dp模型，另外一种是复杂度为,利用二分实现的模型。模型一：复杂度为的dp模型我们首先定义状

First,let'sreviewsomedefinitions.Feelfreetoskipthispartifyouarefamiliarwiththem.Asequence aaaisanincreasing(decreasing)subsequenceofasequence bbbif aaacanbeobtainedfrom bbbbydeletionofseveral(possibly,zeroorall)

CodeforcesRound908(Div.2)A-SecretSport解题思路:有一说一，没看很懂，感觉最后赢的就是赢了。。。代码:#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;usingll=longlong;usingpii=pair<ll,ll>;#definefifirst#definesesecondusingpiii=pair<ll,pa

&最长上升子序列3415276g[i]//表示最长上升长度为i时，最小的数值例如:186107g[1]=1g[2]=8->6g[3]=10->7for(inti=1;i<=n;i++){a[i]和前面所有值比较}&树状数组求顺序对，-_-!341527612345670从1-2没有被标记的

A.X:YetAnotherDieGame题意：一个\(6\)面骰子，对面的两个点数和为\(7\)。初始的时候任意的一个面朝上，接下来每一轮可以翻转骰子到相邻的一面，并获得此面的得分（那一面的点数即是得分），问至少要几轮才可以获得够\(x\)分。\(1\lex\le10^{15}\)直接在\(5,6\)之间翻来翻去

五、设计一个O($n^2$)时间的算法，求一个n个数的序列的最长单调递增子序列。要写代码的时候，请用go语言。文心一言，抛panic：在Go语言中设计一个O(n^2)时间复杂度的算法来求一个n个数的序列的最长单调递增子序列（LongestIncreasingSubsequence,LIS）可以使用动态规划的方法

前言我们都知道，解决LIS的常规解法为DP，时间复杂度为O（n^2），但是在一些条件苛刻的问题中，通常DP的解法会超时。那么，是否存在一种时间复杂度更优秀的解法呢？答案是肯定的，有一种二分加贪心的解法可以将时间复杂度降低为O（nlogn）。详解如果我们现在要求下面这一组数据的LIS：我们需

考虑一个暴力的做法：建立一个超级起点\(a_0=0\)超级终点\(a_{n+1}=\inf\)。求出\(f_i\)代表\(1\simi\)且以\(i\)结尾的\(\text{LIS}\)长度。考虑\(f_i=\max\{f_j+1\}(j<i\landa_j<a_i)\)这个转移的式子，如果\(f_i=f_j+1(j<i\landa_j<a_i

最长不下降子序列nlogn做法及其扩展前言&nlogn做法LIS表示最长不下降子序列考虑设\(f_i\)表示LIS长度为i的最小值（具有单调性），对于每个新的x，二分出最大的满足\(f_i\)小于等于x的位置w，更新w+1还有一种单调栈理解法，假若已经维护了一个LIS在单调栈里，对于一个新的x，二分出最大的满足

题意：数列每个数是在\([1,a_i]\)上均匀随机分布的整数，求其最长上升子序列长度的期望，\(n\le6\)。发现\(n\)很小，考虑\(O(n^n)\)枚举所有数的偏序关系，然后设\(h_i=\min_{rk_j=i}a_j\)，\(m=\max_{i=1}^nrk_i\)，这样问题就能转化为数列每个数是\([1_i,h_i]\)上均匀随机分布