#python #algorithm #subsequence
#python #алгоритм #подпоследовательность
Вопрос:
Я пытаюсь найти самую длинную убывающую подпоследовательность в массиве в O (nlogn). Не уверен, действительно ли это занимает O (nlogn), но в любом случае это возвращает длину самой длинной возрастающей подпоследовательности вместо самой длинной убывающей подпоследовательности. Кто-нибудь может помочь ?!?
def binary_search(L, l, r, key):
while (r - l > 1):
m = l (r - l)//2
if (L[m] >= key):
r = m
else:
l = m
return r
def LongestDecreasingSubsequenceLength(L, size):
tailTable = [0 for i in range(size 1)]
len = 0
tailTable[0] = L[0]
len = 1
for i in range(1, size):
if (L[i] < tailTable[0]):
# new smallest value
tailTable[0] = L[i]
elif (L[i] > tailTable[len-1]):
tailTable[len] = L[i]
len = 1
else:
tailTable[binary_search(tailTable, -1, len-1, L[i])] = L[i]
return len
L = [ 38, 20, 15, 30, 90, 14, 6, 7]
n = len(L)
print("Length of Longest Decreasing Subsequence is ",
LongestDecreasingSubsequenceLength(L, n))
Комментарии:
1. Я не понимаю «самую длинную убывающую подпоследовательность»? Разве не было бы проще просмотреть список один раз и увеличить, если следующий меньше, и сохранить, если следующий больше?
2. В большинстве случаев это означает, что некоторые тесты расположены в неправильном порядке
Ответ №1:
Если вы открыты для любого способа взглянуть на это, в Википедии есть некоторый псевдокод, который легко переносится в Python и переворачивается для уменьшения подпоследовательности.
N = len(X)
P = np.zeros(N, dtype=np.int)
M = np.zeros(N 1, dtype=np.int)
L = 0
for i in range(0, N-1):
# Binary search for the largest positive j ≤ L
# such that X[M[j]] <= X[i]
lo = 1
hi = L
while lo <= hi:
mid = (lo hi)//2
if X[M[mid]] >= X[i]:
lo = mid 1
else:
hi = mid-1
# After searching, lo is 1 greater than the
# length of the longest prefix of X[i]
newL = lo
# The predecessor of X[i] is the last index of
# the subsequence of length newL-1
P[i] = M[newL-1]
M[newL] = i
#print(i)
if newL > L:
# If we found a subsequence longer than any we've
# found yet, update L
L = newL
# Reconstruct the longest increasing subsequence
S = np.zeros(L, dtype=np.int)
k = M[L]
for i in range(L-1, -1, -1):
S[i] = X[k]
k = P[k]
S
Что дает последовательность, которую вы ищете
array([38, 20, 15, 14, 6])
Комментарии:
1. Я тоже не думаю, что это правильно… Вы можете ясно видеть, что самая длинная убывающая подпоследовательность 5 (38, 20, 15, 14, 6)
2. Ах, хорошо, не было ясно, что это то, что вы хотели. Можете ли вы обновить свой вопрос с этим ожидаемым результатом и немного подробнее объяснить, почему это делается? Это если вы ищете самую длинную убывающую последовательную последовательность