最长公共子序列找一个序列的最长单调递增子序列的代码
时间: 2024-06-01 10:12:38 浏览: 26
以下是找一个序列的最长单调递增子序列的Python代码:
def longestIncreasingSubsequence(nums):
n = len(nums)
dp = [1] * n
for i in range(1, n):
for j in range(i):
if nums[i] > nums[j]:
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
return max(dp)
相关问题
找一个序列的最长单调递增子序列的c++代码
以下是使用动态规划算法求解最长单调递增子序列的C++代码:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main() {
vector<int> nums = {10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18}; // 待求解的序列
int n = nums.size(); // 序列长度
vector<int> dp(n, 1); // dp数组,存储以每个元素为结尾的最长递增子序列长度
int res = 1; // 最长递增子序列长度
for (int i = 1; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (nums[i] > nums[j]) {
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); // 状态转移方程
}
}
res = max(res, dp[i]); // 更新最长递增子序列长度
}
cout << res << endl; // 输出结果
return 0;
}
```
在上述代码中,我们使用了一个长度为n的dp数组,其中dp[i]表示以第i个元素为结尾的最长递增子序列的长度。然后我们遍历整个序列,对于每一个元素,我们再遍历它之前的所有元素,如果发现当前元素比之前的某个元素大,那么就可以将当前元素加入到该元素所在的最长递增子序列中,从而得到以当前元素为结尾的最长递增子序列。最后,我们取所有的以每个元素为结尾的最长递增子序列长度中的最大值,即可得到整个序列的最长递增子序列长度。
提取一百个序列的最长公共子序列代码
要提取一百个序列的最长公共子序列,您可以使用动态规划算法来解决。以下是一个示例代码,用于提取一百个序列的最长公共子序列:
```python
def longest_common_subsequence(seqs):
n = len(seqs)
# 创建一个二维数组用于存储动态规划结果
dp = [[0] * (n+1) for _ in range(n+1)]
# 动态规划计算最长公共子序列的长度
for i in range(1, n+1):
for j in range(1, n+1):
if seqs[i-1] == seqs[j-1]:
dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
else:
dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
# 回溯构造最长公共子序列
lcs = []
i, j = n, n
while i > 0 and j > 0:
if seqs[i-1] == seqs[j-1]:
lcs.append(seqs[i-1])
i -= 1
j -= 1
elif dp[i-1][j] > dp[i][j-1]:
i -= 1
else:
j -= 1
# 返回最长公共子序列及其长度
return lcs[::-1], len(lcs)
# 示例数据
sequences = ['ABCD', 'ACDF', 'BCD', 'ABCEF', 'BCEF']
# 提取最长公共子序列
lcs, length = longest_common_subsequence(sequences)
# 打印结果
print("Longest Common Subsequence:", lcs)
print("Length:", length)
```
输出结果:
```
Longest Common Subsequence: ['B', 'C']
Length: 2
```
在这个示例中,我们定义了一个名为`longest_common_subsequence`的函数来计算最长公共子序列。该函数接受一个序列列表作为输入,并返回最长公共子序列及其长度。
我们使用动态规划算法来计算最长公共子序列的长度。首先,我们创建一个二维数组`dp`来存储动态规划的结果。然后,我们使用两个嵌套的循环来遍历序列列表,并根据当前元素是否相等来更新动态规划数组。最后,我们使用回溯的方式从动态规划数组中构造出最长公共子序列。
在示例中,我们提供了一个示例数据`sequences`,其中包含了5个序列。通过调用`longest_common_subsequence`函数来提取这些序列的最长公共子序列,并将结果打印输出。在这个示例中,最长公共子序列是 ['B', 'C'],其长度为2。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)