14 KiB
使用树状数组优化LIS
问题
一、与贪心+二分的方法对比
树状数组可以用来优化LIS
问题,与贪心+二分的优化方式相比
优点:
-
二分作法只能计算出当前序列的
LIS
,而树状数组可以计算出以每一个a(i)
为结尾的LIS_i
。(随进随查,不能算完一起来查) -
学会了树状数组优化
LIS
后,后面有一道求最长上升序列和的问题,也可以使用树状数组优化为O(nlogn)
,而贪心+二分则无法优化那道题。
缺点:
- 同样是
O(nlogn)
的复杂度,树状数组的常数更大,贪心+二分的常数更小。可以通过AcWing 896
的提交日志查看到结果对比,当然,你也可以说是此网站的数据问题,但有一定的代表性:
贪心+二分 | 树状数组(静态) | 树状数组(动态) |
---|---|---|
194 ms |
580 ms |
851 ms |
- 贪心+二分的做法能计算出答案,想要获得具体方案则需要通过其它辅助办法记录路径。树状数组如果想要获得路径,也需要配合辅助数据进行计算(
这个我没实验过)。
二、树状数组是怎么优化问题的?
注意 举个栗子更加形象的理解一下:
\LARGE 1 2 7 8 9 3 4 5 6
使用瞪眼大法可知,LIS=6
,路径就是 1 2 3 4 5 6
。
每个元素,它总是试图找到它前面比它小的元素,看看接在人家后面,会不会给自己带来更大的利益。
以数字7
为例,它首先想到的是找接在6
后面,需要快速知道1\sim 6
的最大值是多少。
使用树状数组,可以以O(logN)
的速度去修改数据,以O(logN)
的速度去统计数据。
树状数组只是一个优化,本质上还是原始的O(n^2)
动态规划求LIS
,解决的是在递推时计算f[i]
时,优化了
for(int j=1;j<i;j++)
if(a[i]>a[j]) f[i]=max(f[i],f[j]+1)
因为这就是一个暴力的枚举过程,所以造成了O(n^2)
的时间复杂度,现在想要找一个办法,将此处的寻找能接、可接的f[i]
进行优化。
问题描述
- 我
a[i]
前面的 - 值比我小的:
a[j]<a[i]
- 最大那个
- 我要接在它的后面
f[j]+1
解决办法
-
我
a[i]
前面的for(i=0;i<n;i++)
保证每个a[i]
讨论时,都只关心它前面的计算结果。
-
值比我小的:
a[j]<a[i]
- 这个需要转化一下:复制数组进行排序+离散化,可以知道当前要处理的数字
a[i]
的排名,我只关心排名比我小的信息。
- 这个需要转化一下:复制数组进行排序+离散化,可以知道当前要处理的数字
-
最大的那个
- 采用的是用树状数组维护从开头到排名的最大值。 树状数组本质上是一个数据结构:
-
对外提供:快速查询到目前为止,排名
k
位的LIS[k]=query(k)
。注意:动态录入+动态获取! 随着更多数据的录入,查询结果会变化,不能最终一并查询,只能是边录边查!
-
内部实现:以二进制形式分块保存的统计数据,以本题而言,就是分块保存的范围内最大值,此最大值,并不能直接使用,对外提供查询功能时,需要枚举所有前序分块,汇总最大值。
-
- 采用的是用树状数组维护从开头到排名的最大值。 树状数组本质上是一个数据结构:
举个栗子:
7
3 1 2 1 8 5 6
通过排序加去重,给每个数字都标识了它在原序列中排名是多少:
排序+去重数组b[]
下标 | 0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
---|---|---|---|---|---|---|
排名 | 1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
数值 | 1 |
2 |
3 |
5 |
6 |
8 |
整出来个b[]
数组有啥用呢?就是为了知道当前要操作的数字a[i]
它的排名是多少,根据它的排名,可以知道它的前一名,查询到前一名时的最大LIS
值,我接在它后面+1
就是答案。
配合下面的树状数组结构图以便深入理解:

编写一个带调试信息的代码,输出调试信息,方便理解
talk is cheap,show me your code!
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define lowbit(x) (x & -x)
const int N = 1e5 + 10;
int n, a[N];
int b[N], bl; //离散化数组,用于辅助树状数组
int c[N]; //树状数组
int res; //结果
//计算x值在原序列中的排名
int get(int x) {
return lower_bound(b, b + bl, x) - b + 1;
}
//单点更新x
void update(int i, int x) {
for (; i <= bl; i += lowbit(i)) c[i] = max(c[i], x);
}
//求1~i的最大值
int query(int i) {
int s = 0;
for (; i; i -= lowbit(i)) s = max(s, c[i]);
return s;
}
int main() {
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i < n; i++) scanf("%d", &a[i]), b[i] = a[i];
//离散化,用于获取 x值->排名k 的关系
sort(b, b + n);
// bl:去重后的长度
bl = unique(b, b + n) - b;
/*
测试用例:
7
3 1 2 1 8 5 6
*/
for (int i = 0; i < n; i++) {
puts("==============================================");
printf("i:%d a[i]=%d\n", i, a[i]);
int k = get(a[i]); // a[i]的排名k
printf("rank:%d rank-1:%d\n", k, k - 1);
int t = query(k - 1) + 1;
printf("LIS[rank-1]:%d ", t - 1);
printf("LIS[rank]:%d\n", t);
res = max(res, t);
update(k, t); //第k大的数,会接在第k-1大的数后面,才会获取到更大的连续LIS值
puts("FenWickTree:");
for (int i = 1; i <= bl; i++) printf("%d ", c[i]);
puts("");
}
return 0;
}
输出的结果:
==============================================
i:0 a[i]=3
rank:3 rank-1:2
LIS[rank-1]:0 LIS[rank]:1
FenWickTree:
0 0 1 1 0 0
==============================================
i:1 a[i]=1
rank:1 rank-1:0
LIS[rank-1]:0 LIS[rank]:1
FenWickTree:
1 1 1 1 0 0
==============================================
i:2 a[i]=2
rank:2 rank-1:1
LIS[rank-1]:1 LIS[rank]:2
FenWickTree:
1 2 1 2 0 0
==============================================
i:3 a[i]=1
rank:1 rank-1:0
LIS[rank-1]:0 LIS[rank]:1
FenWickTree:
1 2 1 2 0 0
==============================================
i:4 a[i]=8
rank:6 rank-1:5
LIS[rank-1]:2 LIS[rank]:3
FenWickTree:
1 2 1 2 0 3
==============================================
i:5 a[i]=5
rank:4 rank-1:3
LIS[rank-1]:2 LIS[rank]:3
FenWickTree:
1 2 1 3 0 3
==============================================
i:6 a[i]=6
rank:5 rank-1:4
LIS[rank-1]:3 LIS[rank]:4
FenWickTree:
1 2 1 3 4 4
==============================================
理解一下代码的执行流程
i:0 a[i]=3
rank:3 rank-1:2
LIS[rank-1]:0 LIS[rank]:1
FenWickTree:
0 0 1 1 0 0
3
开始,查询到排名是3
,查询前一个排名的LIS[2]=query(2)
,第一个嘛,前面没有,所以是0
,把它的排名在前序排名上面加1
,记c[3]=1
,含义为本片片长c[3]
知道自己管辖范围内(a[3]
)的最长上升子序列长度为1
。同时,向各级领导汇报,告诉c[4]
,你的孩子c[3]
目前LIS
是1
,你们看看用不用更新一下自己的最大值。如果此时要查询排名3
以下的最长上升子序列长度值,就是执行query(3)
,代码会去找c[3]
和c[2]
,pk
大小后返回较大值。
i:1 a[i]=1
rank:1 rank-1:0
LIS[rank-1]:0 LIS[rank]:1
FenWickTree:
1 1 1 1 0 0
1
开始,查询到排名是1
,查询前一个排名的LIS[0]=query(0)=0
,标识c[1]=1
,同时也要向上尝试PK
更新c[2],c[4]
,结果c[2]
被修改为1
。
i:2 a[i]=2
rank:2 rank-1:1
LIS[rank-1]:1 LIS[rank]:2
FenWickTree:
1 2 1 2 0 0
2
开始,查询到排名是2
,查询前一个排名的LIS[1]=query(1)
,知道前面最大值是1
,则c[2]=2
,同时更新c[4]=2
i:3 a[i]=1
rank:1 rank-1:0
LIS[rank-1]:0 LIS[rank]:1
FenWickTree:
1 2 1 2 0 0
1
开始,查询到排名是1
,查询前一个排名的LIS[0]=query(0)=0
,将c[1]
尝试修改为1
,并尝试更新c[2],c[4]
,当然,现在更新不了,人家原来的就比1
大。
i:4 a[i]=8
rank:6 rank-1:5
LIS[rank-1]:2 LIS[rank]:3
FenWickTree:
1 2 1 2 0 3
8
开始,查询到排名是6
,查询前一个排名的LIS[5]=query(5)
,此时c[5]=0
,则max(c[5],c[4])=2
,表示现在排名前5
位之前的LIS=2
,所以c[6]=2+1=3
。
i:5 a[i]=5
rank:4 rank-1:3
LIS[rank-1]:2 LIS[rank]:3
FenWickTree:
1 2 1 3 0 3
5
开始,查询到排名是4
,查询前一个排名的LIS[3]=query(3)=max(c[3],c[2])=2
,则c[4]=2+1=3
i:6 a[i]=6
rank:5 rank-1:4
LIS[rank-1]:3 LIS[rank]:4
FenWickTree:
1 2 1 3 4 4
6
开始,查询到排名是5
,查询前一个排名的LIS[4]=query(4)==c[4]=3
,则c[5]=3+1=4
三、树状数组实现代码1
//运行时间: 601 ms
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define lowbit(x) (x & -x)
const int N = 1e5 + 10;
int n, a[N];
int b[N], bl; //离散化数组,用于辅助树状数组
int tr[N]; //树状数组
int res; //结果
//计算x值在原序列中的排名
int get(int x) {
return lower_bound(b, b + bl, x) - b + 1;
}
//单点更新x
void update(int i, int x) {
for (; i <= bl; i += lowbit(i)) tr[i] = max(tr[i], x);
}
//求tr[1]~tr[i]的最大值
int query(int i) {
int s = 0;
for (; i; i -= lowbit(i)) s = max(s, tr[i]);
return s;
}
int main() {
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i < n; i++) scanf("%d", &a[i]), b[i] = a[i];
//离散化,用于获取 x值->排名k 的关系
sort(b, b + n);
// bl:去重后的长度
bl = unique(b, b + n) - b;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int k = get(a[i]); //值a[i]的排名k
int t = query(k - 1) + 1;
res = max(res, t);
update(k, t); //第k大的数,会接在第k-1大的数后面,才会获取到更大的连续LIS值
}
//输出
printf("%d\n", res);
return 0;
}
四、树状数组实现代码2
//运行时间: 582 ms
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define lowbit(x) (x & -x)
const int N = 1e5 + 10;
int n, a[N];
int b[N], bl; //离散化数组,用于辅助树状数组
int tr[N]; //树状数组
int res; //结果
//计算x值在原序列中的排名
int get(int x) {
return lower_bound(b, b + bl, x) - b + 1;
}
//单点更新x
void update(int i, int x) {
for (; i <= bl; i += lowbit(i)) tr[i] = max(tr[i], x);
}
//求tr[1]~tr[i]的最大值
int query(int i) {
int s = 0;
for (; i; i -= lowbit(i)) s = max(s, tr[i]);
return s;
}
int main() {
scanf("%d", &n);
for (int i = 0; i < n; i++) scanf("%d", &a[i]), b[i] = a[i];
//离散化,用于获取 x值->排名k 的关系
sort(b, b + n);
// bl:去重后的长度
bl = unique(b, b + n) - b;
for (int i = 0; i < n; i++) {
int k = get(a[i]); //值a[i]的排名k
int t = query(k - 1) + 1;
update(k, t); //第k大的数,会接在第k-1大的数后面,才会获取到更大的连续LIS值
}
//输出
printf("%d\n", query(bl));
return 0;
}
五、树状数组实现代码3
//运行时间: 863 ms
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define lowbit(x) (x & -x)
const int N = 1e5 + 10;
int n, a[N];
//树状数组
int tr[N];
//离散化数组,提供指定值对应的排名,辅助树状数组
vector<int> b;
int res; //结果
//计算x值在原序列中的排名
int get(int x) {
return lower_bound(b.begin(), b.end(), x) - b.begin() + 1;
}
//求tr[1]~tr[i]的最大值
int query(int i) {
int s = 0;
for (; i; i -= lowbit(i)) s = max(s, tr[i]);
return s;
}
//单点更新x
void update(int i, int x) {
for (; i <= n; i += lowbit(i)) tr[i] = max(tr[i], x); //注意这里是跳着取max,不是传统的sum求和
}
int main() {
scanf("%d", &n);
for (int i = 1; i <= n; i++) {
scanf("%d", &a[i]);
b.push_back(a[i]);
}
//离散化,用于存储a数组按值由小到大去重排序的结果,这样就可以使用二分查找 值->排名
sort(b.begin(), b.end());
b.erase(unique(b.begin(), b.end()), b.end());
for (int i = 1; i <= n; i++) { //按原输入序进行遍历,这样才符合LIS的要求
int k = get(a[i]); //获取值a[i]的整体大小排名k
int t = query(k - 1) + 1; //在树状数组中查找排名为k-1的最大数量,再加1才是当前连接上后的数量
update(k, t); //将排名k更新目前最优解t
}
//输出
printf("%d\n", query(b.size()));
return 0;
}
六、总结与感悟
- 树状数组用于快速查询
O(logN)
前缀和,区间和,区间[1\sim i]
的最大值。 - 树状数组强调的是 一边修改一边查询的场景,纯静态的、离线查询的,不如原始前缀和。
- 树状数组中保存的数据,是具有片断性的, 不能直接拿来用,要现用现组装。(不要和我犟说
c[4],c[8]
就不用组装之类的话~) - 树状数组能做的事:单点修改,可使用减法原则的区间查询,对于区间修改请移步线段树。
- 相对线段树,代码量少。