最长上升子序列LIS $\Theta(n^2)$ $f_i=max(f_j+1),j<i,a_j<a_i$ $\Theta(nlogn)$ 限制条件二维偏序，bit优化 最长公共子序列LCS $\Theta(n^2)$ $f_{i,j}=max(f_{i-1,j},f_{i,j-1},[a_i==b_j]f_{i-1,j-1}+1)$ $\Theta(nlogn)$ 可以转化为LIS： 无重复值：把b中的值替换为a中该值出现
\(LIS\)(最长上升子序列) 求长度 \(dp\) - \(O(n ^ 2)\) 动态规划的做法 令\(f[i]\)表示以第\(i\)个元素结尾的\(LIS\)长度 则有: \(f[i] = max(f[i],f[j] + 1),(a[j] < a[i],j < i)\) 通过枚举\(f[i]\)与\(f[j]\)来不断转移状态，然后不断枚举更新最大值 \(Code\): #include<cstdio
Gargari got bored to play with the bishops and now, after solving the problem about them, he is trying to do math homework. In a math book he have found k permutations. Each of them consists of numbers 1, 2, ..., n in some order. Now he should find the le
Advanced Fruits HDU1503 #include<bits/stdc++.h> #define www printf("!!!\n"); using namespace std; char s[110],t[110]; int bz[110][110]; int dp[110][110]; int len1,len2; void LCS()//lcs dp 最长公共子串 { for(int i=1;i<=len1;i++) { for(i
最长公共子序列不需要字符连续出现和字串不同 //LCS 求最长公共子串模板题 Common Subsequence 描述 A subsequence of a given sequence is the given sequence with some elements (possible none) left out. Given a sequence X = <x1, x2, ..., xm> another sequence Z = <
上一节我们讲了动态规划，我们也知道，动态规划对于子问题重叠的情况特别有效，因为它将子问题的解保存在存储空间中，当需要某个子问题的解时，直接取值即可，从而避免重复计算！ 这一节我们来解决一个问题，就是最长公共子序列。 一、啥叫最长公共子序列？ 【百度百科】LCS是Longest Common Su
给出两个字符串A B，求A与B的最长公共子序列（子序列不要求是连续的）。比如两个串为： abcicba abdkscab ab是两个串的子序列，abc也是，abca也是，其中abca是这两个字符串最长的子序列。 输入 第1行：字符串A 第2行：字符串B (A,B的长度 <= 1000) 输出 输出最长的子序列，如果有多个，随意输出1
题目背景 大家都知道，基因可以看作一个碱基对序列。它包含了44种核苷酸，简记作A,C,G,TA,C,G,T。生物学家正致力于寻找人类基因的功能，以利用于诊断疾病和发明药物。 在一个人类基因工作组的任务中，生物学家研究的是：两个基因的相似程度。因为这个研究对疾病的治疗有着非同寻常的作用。
给出两个字符串A B，求A与B的最长公共子序列（子序列不要求是连续的）。 比如两个串为： abcicba abdkscab ab是两个串的子序列，abc也是，abca也是，其中abca是这两个字符串最长的子序列。 收起 输入 第1行：字符串A 第2行：字符串B (A,B的长度 <= 1000) 输出 输出最长的子序列，如果有
原文链接：http://www.cnblogs.com/XjChenny/archive/2012/12/18/2823650.html 最长公共子序列 最长公共子序列(Longest Common Sequence，LCS)问题是典型的适用于动态规划求解的问题。LCS的定义是： 给定一个串，以及另外一个串，如果存在一个单调增
最长公共子序列 给定两个字符串S1和S2，求两个字符串的最长公共子序列的长度。 输入样例 ABCD AEBD 输出样例 3 解释 S1和S2的最长公共子序列为ABD，长度为3 思路 动态规划 LCS(m,n)LCS(m ,n)LCS(m,n)表示S1[0...m]S1[0...m]S1[0...m]和S2[0...n]S2[0...n]S2[0...n]的最长公共子
题目背景 IOI2000第一题 题目描述 回文词是一种对称的字符串。任意给定一个字符串，通过插入若干字符，都可以变成回文词。此题的任务是，求出将给定字符串变成回文词所需要插入的最少字符数。 比如 “Ab3bd”插入2个字符后可以变成回文词“dAb3bAd”或“Adb3bdA”，但是插入少于2个的
LIS问题： 设\(f[i]\)为以\(a[i]\)结尾的最长上升子序列长度，有： \[f[i]=f[j]+1(j<i&&a[j]<a[i])\] 可以用树状数组优化至\(O(nlogn)\) 基于排列的LCS问题（\(a,b\)均为排列，即一个元素不会出现多次）： 设\(pos_i\)为\(a_i\)在\(b\)中出现的位置，即\(a_i=b_pos_i\)。 \(a\)的一个子序列\(a_p_
代码&资源文件： jq切换按钮.rar 1、文件 2、引入资源文件 <link href="./src/lc_switch.css" rel="stylesheet" > <script type="text/javascript" src="./src/jquery-1.7.1.min.js"></script> <script src="./src/lc_swi
最长公共子序列求解：递归与动态规划方法 在做OJ题目的时候，经常会用到字符串的处理。例如，比较二个字符串相似度。这篇文章介绍一下求两个字符串的最长公共子序列。 一个字符串的子序列，是指从该字符串中去掉任意多个字符后剩下的字符在不改变顺序的情况下组成的新字符串
1. 问题描述： 给定两个字符串（或者是数字序列）A和B，求一个字符串，使得这个字符串是A和B的最长公共部分（子序列可以不连续），例如字符串"sadstory"，"adminsorry"的最长公共子序列是"adsory"，长度为6 2. 思路分析： ① 首先是可以使用暴力破解的，但是在写暴力破解的时候感觉很麻烦，主要是子序列
1 #include <iostream> 2 #include <stdio.h> 3 #include <algorithm> 4 5 using namespace std; 6 7 int dp[105][105]; 8 9 int main() 10 {11 string s1, s2;12 while(cin >> s1 >> s2)13 {14 int L1 = s1.
题目链接 对第一个串建出\(SAM\)，然后用第二个串去匹配。 如果能往下走就往下走，不能的话就跳parent tree的父亲，直到能走为止。如果跳到\(0\)了还是不能走，重新匹配。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int MAXN = 1000010; str
LIS #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int n,a[100005],b[100005],ji; int main(){ cin>>n; for(int i=1;i<=n;i++){cin>>a[i];} b[++ji]=a[1]; for(int i=2;i<=n;i++){ if(a[i]>b[ji]){ b[++ji
ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries 原文地址 时间：2004 Intro ROUGE的衡量方向是candidate相对reference的recall值 ROUGE-N: N-gram Co-Occurrence Statistics 其中n是n-gram的长度，Countmatch(gramn)Count_{match}(gram_n)Countmatch(gramn)是n-
题目链接 P1439 【模板】最长公共子序列 思路 第一种 $O(N^2)$ 用f[i][j]表示第一个排列取到i位和第2个排列取到j位的公共子序列长度 $$f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-1],f[i-1][j-1])$$ 最后一种情况需满足$a[i]==b[i]$ 对于$50%$的数据，$n≤1000$，应该可以过 第二种 $O(n \cdot log
程序员大家好, 我想请求一些关于字符串近似匹配的帮助. 目前,我有一个存储描述字符串的程序,用户可以通过完全或部分键入来搜索描述. 我想实现近匹配搜索.例如,实际描述是“hello world”,但用户错误地输入搜索“hello eorld”.程序应该能够向用户返回“hello world”. 我已经尝试
最长公共子序列—动态规划算法（Longest Common Subsequence） 让我们来讨论如何使用动态规划算法来解决LCS问题。 LCS问题陈述：给定两个序列，找出两个序列中存在的最长子序列的长度。 子序列是以相同的相对顺序出现的序列，但不一定是连续的。例如，“abc”、“abg”、“bdf”、“aeg”
最长公共子序列+sdutoj2080改编： http://acm.sdut.edu.cn/onlinejudge2/index.php/Home/Contest/contestproblem/cid/2788/pid/2080 传送门： https://blog.csdn.net/sunshine_pb/article/details/21820159 设序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}的最长公共子序列为Z={z1,z
SAM很好用的啊。。。 传送门 双倍经验：L-Gap Substrings 基本做法类似，这道题的差分改掉，map 改掉就好了QWQ noteskey 反正就是先差分一下，然后把首项丢掉（没有比较的对象自然就不算趋势了） 然后就是建 SAM ，做法如下（抄了自己的题解 QWQ） 转化：给出一个序列，求多少个相距为 m 的子串是相同的
