C++二分查找算法的应用：最长递增子序列

涉及知识点

二分查找单调映射

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题目

给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。

子序列是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。

示例 1：

输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]

输出：4

解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。

示例 2：

输入：nums = [0,1,0,3,2,3]

输出：4

示例 3：

输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7]

输出：1

参数范围：

-104

暴力解法

分析

m_vRet[i]，记录以nums[i]结尾的最长严格递增系列。计算m_vRet[i]的方法：nums[j]

下表以{1,2,6,5,4,5}

i	m_vRet[0,i)，加粗表示nums[j]	m_vRet[i]
0		1
1	1	2{1,2}
2	1 2	3{1,2,6}
3	1 2 3	3{1,2,5}
4	1 2 3 3	3{1,2,4}
5	1 2 3 3 3	4{1,2,4,5}

两层循环，分别枚举i和j，故总时间复杂度是O(n2)。

代码

class 服务器托管网Solution {

public:

int lengthOfLIS(vectorint>& nums) {

m_c = nums.size();

m_vRet.resize(m_c);

for (int i = 0; i

{

int iPreLen = 0;

for (int j = 0; j

{

if (nums[j] >= nums[i])

{

continue;

}

iPreLen = max(iPreLen, m_vRet[j]);

}

m_vRet[i] = iPreLen + 1;

}

return *std::max_element(m_vRet.begin(), m_vRet.end());

}

vectorint> m_vRet;

int m_c;

};

有序映射

分析

如果nums[j1] > nums[j2]，且m_vRet[j1]

下表以{1,2,6,5,4,5,5}为列来说明,加粗表示新增加，删除线表示删除。

{1,1}

{1,1}，{2,2}

{1,1}，{2,2}，{6,3}

{1,1},{2,2},{5,3},~~{6,3}~~

{1,1},{2,2},{4,3},~~{5,3}~~

{1,1},{2,2},{4,3},{5,4}

{1,1},{2,2},{4,3},{5,4}

代码

class Solution {

public:

int lengthO服务器托管网fLIS(vectorint>& nums) {

m_c = nums.size();

m_vRet.resize(m_c);

std::mapint, int> mValueLen = { {-1000 * 1000,0} };

for (int i = 0; i

{

//计算以nums[i]结尾的最长长度

auto it = mValueLen.lower_bound(nums[i]);

const int iLen = std::prev(it)->second + 1;

m_vRet[i] = iLen;

//如果nums[j] >= nums[j]，且长度小于等于删除

auto ij = it;

for (; (ij != mValueLen.end()) && (ij->second ++ij);

mValueLen.erase(it, ij);

//如果nums[i]存在，说明旧值比当前值大，不能处理

if (!mValueLen.count(nums[i]))

{

mValueLen[nums[i]] = iLen;

}

return *std::max_element(m_vRet.begin(), m_vRet.end());

}

vectorint> m_vRet;

int m_c;

};

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