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C语言实现最长上升子序列(LIS)算法

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理解最长上升子序列 (LIS) 问题

什么是最长上升子序列?

最长上升子序列 (LIS) 是一个计算机科学问题,其目标是找出给定序列中长度最长的严格递增的子序列。它允许序列中的元素跳过,这意味着子序列不必连续。

例如,给定序列 [10, 22, 9, 33, 21, 50, 41, 60, 80],它的最长上升子序列是 [10, 22, 33, 50, 60, 80],长度为 6。

LIS 算法

解决 LIS 问题的常用方法是动态规划。该算法从序列的第一个元素开始,并依次计算每个元素的最长上升子序列长度。对于每个元素,它的最长上升子序列长度要么是它本身,要么是之前元素的最长上升子序列长度加 1(如果当前元素大于之前元素)。

算法的伪代码如下:

lis(arr, n):
    lis_lengths = [1] * n
    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if arr[i] > arr[j]:
                lis_lengths[i] = max(lis_lengths[i], lis_lengths[j] + 1)
    max_lis_length = max(lis_lengths)
    return max_lis_length

C 语言实现

以下是 C 语言中 LIS 算法的实现:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

int lis(int *arr, int n) {
    int *lis_lengths = (int *)malloc(n * sizeof(int));

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        lis_lengths[i] = 1;
    }

    for (int i = 1; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < i; j++) {
            if (arr[i] > arr[j] && lis_lengths[i] < lis_lengths[j] + 1) {
                lis_lengths[i] = lis_lengths[j] + 1;
            }
        }
    }

    int max_lis_length = 0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (lis_lengths[i] > max_lis_length) {
            max_lis_length = lis_lengths[i];
        }
    }

    free(lis_lengths);

    return max_lis_length;
}

int main() {
    int arr[] = {10, 22, 9, 33, 21, 50, 41, 60, 80};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

    int max_lis_length = lis(arr, n);

    printf("最长上升子序列长度:%d\n", max_lis_length);

    return 0;
}

常见问题解答

1. 如何找到最长上升子序列?

使用 LIS 算法,从第一个元素开始,依次计算每个元素的最长上升子序列长度。算法的输出将是序列中所有元素的最长上升子序列长度。

2. LIS 算法的时间复杂度是多少?

O(n^2),其中 n 是序列的长度。

3. 是否存在比 LIS 算法更有效的算法?

在某些情况下,可以通过使用线段树数据结构来提高 LIS 算法的效率。

4. LIS 问题有什么实际应用?

LIS 问题在生物信息学、金融和调度等领域有广泛的应用。

5. 为什么 LIS 算法使用动态规划?

动态规划是一种用于解决重叠子问题的算法技术。LIS 算法中,每个元素的最长上升子序列长度取决于它之前元素的最长上升子序列长度,因此它是解决此问题的一个合适方法。

结论

最长上升子序列问题是一个基础性的计算机科学问题,在各种应用中都有用。LIS 算法是一个有效的动态规划算法,可以有效地解决这个问题。通过理解 LIS 算法的原理,我们可以应用它来解决各种现实世界的问题。