最长递增子序列算法伪代码
时间: 2023-10-27 17:34:07 浏览: 70
以下是最长递增子序列(Longest Increasing Subsequence, LIS)的动态规划算法伪代码:
输入:序列 a,长度为 n
LIS = [1]*n // 初始化 LIS 数组,LIS[i] 表示以 a[i] 结尾的 LIS 长度为 1
for i = 1 to n do
for j = 1 to i-1 do
if a[j] < a[i] then
LIS[i] = max(LIS[i], LIS[j]+1)
输出:max(LIS) // LIS 数组的最大值即为最长递增子序列的长度
其中 max 函数表示取最大值。时间复杂度为 O(n^2)。
相关问题
最长递增子序列算法代码
以下是最长递增子序列算法的Python代码:
```python
def longest_increasing_subsequence(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)
```
其中,`nums`是输入的列表,`dp`是用来存储以第i个元素为结尾的最长递增子序列的长度。算法的时间复杂度为$O(n^2)$。
Vue diff算法 在一步使用最长递增子序列算法
Vue diff算法中确实使用了最长递增子序列算法来优化节点的比较过程。在比较新旧节点时,算法会先进行一次“同级比较”,即对于同一层级的节点,按照它们的顺序依次进行比较,找出最长的相同子序列,将其标记为已处理。
接着,算法会将未处理的新节点按照原顺序插入到已处理的节点后面,形成一个新的节点数组。然后,算法会在未处理的旧节点中寻找与已处理的节点相同的节点,如果找到了,则将其标记为已处理。这样做的目的是为了尽可能地复用已有的节点,减少DOM的操作次数。
如果在同级比较中找不到相同的节点,算法就会使用最长递增子序列算法来寻找最长的相同子序列。这个算法可以在O(nlogn)的时间复杂度内找到最长的递增子序列,因此可以大大减少比较的次数。
通过这些优化,Vue diff算法可以在大多数情况下快速地找到节点的差异,从而最小化DOM的操作次数,提高了性能和用户体验。