最长上升子序列(LIS):定义:最长上升子序列（LIS）是一个序列中，找到一个子序列，使得这个子序列的元素是严格递增的，且该子序列的长度最大*子串和子序列的差别:子串: 元素的连续性，必须是相邻的子序列:元素的相对顺序，可以不连续 从实例中来[1,7,5,6,9,2,4]这个数组根据肉眼

动态规划这一篇完全写不完，只能把今天回顾的内容记录一遍，所以之后肯定会补充。概念性知识（使用条件）最优子结构即：一个情形面前只有有限个抉择，那么要想让当前得到的结果最优，那么一定会去贪心地做出选择。无后效性把问题划分成阶段，那么按照逻辑顺序，当前阶段的决策不会受到之后所

classSolution:defbestSeqAtIndex(self,height:List[int],weight:List[int])->int:n=len(height)persons=[[height[i],weight[i]]foriinrange(n)]persons.sort(key=lambdax:x[0])n=len(persons)

[AGC026D]HistogramColoring题解给定\(n\)列的网格，每列高为\(h_i\)，将每个格子染色成红色或蓝色，使得每个\(2\times2\)的区域都恰好有两个蓝格子和两个红格子，求方案数（对\(10^9+7\)取模）。\(1\leqn\leq100,1\leqh_i\leq10^9\)性质为了方便讲述，先假设\(h_i=h_{i+

题目链接点击打开链接题目解法这种题就感觉每一步都不难想，但串在一起就不会显然考虑位置\(x\)作为\(lis\)的一部分，合法的\(lis\)的个数合法的约束是：令\(lis\)的最后一个位置为\(last\)，满足\(\max\{a_{last+1},...,a_n\}>a_x\)不难发现，合法的\(last\)是一段区间

题意给定\(N\timesM\)的网格，给定\(K\)个二元组\((x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_K,y_K)\)，求从\((1,1)\)到\((N,M)\)只向右或向下走最多可以经过多少个给定的方格，并给出一种方案。赛时不会赛后由于只能向右或向下走，因此当前所处位置\((nowx,nowy)\)中，\(

前言本篇主要讲述了面向对象开发的特点，对象和类的概念与区别，包括详细讲解一个Tab选项卡案例一、面向对象在引出面向对象之前，我们首先要了解面向过程的概念面向过程就是分析出解决问题所需要的步骤，然后用函数把这些步骤一步一步实现，使用的时候再一个一个的依次调用就可以了

MyBlogs[ARC180E]LISandInversion首先考虑要求代价为\(0\)的一个暴力DP：\(f_{i,j}\)表示填了前\(i\)个数，此时相对值域末尾为\(j\)的数结尾的LIS的最大值。填第\(i+1\)个数的时候，把它插在某两个数之间，所以转移是：\[f_{i,j}=\begin{cases}f_{i-1,j-1}\qquad\qqua

Statement最长不下降子序列（LIS），但是有一次机会，让序列中连续\(k\)个数改成同一个数。\(n\le10^5,a_i\le10^6\).Solution记\(f(i)\)为以\(i\)结尾的LIS长度，\(g(i)\)为以\(i\)开始的LIS长度，可预处理.答案一定是\(f(i)+k+g(j)\)这样拼接起来的，其中\(i+k+1\le

CF650DZip-line大概题面：给定一个长度为\(n\)的序列以及\(m\)个操作，每个操作形如“\(a_i,b_i\)”，表示将序列中第\(a_i\)个数改为\(b_i\).对于每个操作，求出序列的最长严格上升子序列长度。注意：每个操作之间彼此独立。（即每次操作未进行时的序列是输入时的原序列，而不是上

每次操作会修改一个数，每次要求LIS暴力做法每次都做修改，重新求一次LIS，复杂度\(O(n^2logn)\)考虑每次修改会对答案造成什么影响。设\(f_i\)为以\(i\)结尾的LIS，设\(g_i\)为以\(i\)开头的LIS那么修改前的LIS是\(ans1=max(f_i+g_i-1)\)在预处理出修改后的左右两边的\(f_

Description给定一个长度为\(n\)的有\(k\)个空缺的序列。你有\(m\)个数可以用于填补空缺。要求最大化最长上升子序列的长度。\(n,m\le10^5\)，\(k\le10^3\)。Solution容易发现只需要先构造出LIS上的位置的值，对于其余未填位置随便填，所以构造LIS时就不需要考虑出

最长上升子序列(LIS)前情提要子串：连续的子序列：非连续，但相对序的抛出示例15239524等8个数a[8]前1个数构成的LIS:最长是1。子序列为：1前2个数构成的LIS:最长是2。子序列为：15前3个数构成的LIS:最长是2。子序列为：15或12（但我们只考虑12）前4个数构成的LI

1.题目题目链接：B3637最长上升子序列-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)输入样例：6124134输出样例：4说明/提示：分别取出 1、2、3、4 即可。2.具体实现2.1一般做法   dp[i]表示第i个位置的最长上升子序列个数//思路：//dp[i]表示第i个位置的

https://class.51nod.com/Html/Textbook/ChapterIndex.html#textbookId=126&chapterId=338https://class.51nod.com/Html/Textbook/Problem.html#problemId=3976&textbookChapterId=725LIS是符号只有大于或小于，所以这道题就是LIS问题。状态设计同LIS，由于答案就是长度，所以就能知

实验室管理信息系统LIS源码，采用.NetC#语言开发，C/S架构。支持DB2，Oracle，MSSQLServer等主流数据库。（全套LIS系统源码，自主版权，多家大型综合医院应用案例，适合二次开发，项目应用）LIS系统菜单功能：1、系统维护基础数据维护、项目相关维护、人员权限维护、打印模板维护、微生物维

摘要本文章主要讲解如何利用DrissionPage来避开淘宝的反爬机制，批量获取商品信息并保存到xlsx表格文件中，用于数据分析或深度学习模型的训练。（注：本文代码为一步一步调试出来的测试版，只是提供调试思路以及初步实现，并不能作为高效的成品程序，如有需要还请各位自行编写喵）1.淘宝

目录1.什么是UML？2.集合框架3.List集合1.特点 有序 不唯一 2.遍历方式 for下标 foreach 迭代器 3.删除 for循环正向删除for循环逆向删除迭代器删除（推荐）4.迭代器原理5.泛型6.ArrayList、LinkedList和Vector的区别、1.ArrayList和LinkedList的区别

《算法奇论》的第一篇文章啦~~《算法奇论》是作者开创的新的一个专栏，专门收录各种有关于计算机算法学的奇闻异事，欢迎阅读。由于本人仅14岁，知识、经验可能不足，再加上本文进度比较赶，本文可能有勘误或错别字、拼写错误，还请发现者在评论区指出，作者一定在看到评论后第一时间更正，谢

动态规划是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。动态规划并不是一种算法，而是一种思想，或者说策略动态规划的思想就是将大问题分解成一个一个的小问题，聚焦到每个小问题并逐个击破，小问题解决了就没有大问题了我们以一个关于最长递增子序列问题为例，设想你有一个包含

题目大意一个排列\(p\)分数为\(p\)的最长上升子序列的长度，代价为满足\(\sum_{j=1}^{i-1}[p_j>p_i]<a_{i}\)的\(i\)的数量给定\(\{a_n\}\)，对于\(\forallk\in[1,n]\)，求分数大于等于\(k\)的排列的代价的最小值\[n\leq250000,1\leqa_i<i\]题解玄妙优化\(dp\)题我们可以考虑求

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