蓝桥杯最长不下降子序列 单调栈
时间: 2025-05-17 07:03:10 浏览: 17
### 蓝桥杯中最长不下降子序列问题的单调栈实现
对于蓝桥杯中的最长不下降子序列(Longest Non-decreasing Subsequence, LNDS)问题,通常可以通过动态规划方法来解决。然而,在某些特定情况下,为了优化时间复杂度,可以采用 **单调栈** 或者类似的技巧。
#### 动态规划基础
传统的动态规划解决方案的时间复杂度为 \(O(n^2)\),其核心思想如下:
设数组 `dp[i]` 表示以第 \(i\) 个元素结尾的最长不下降子序列的长度,则转移方程为:
\[ dp[i] = \max(dp[j] + 1),\quad \text{其中}\ j < i,\ a[j] \leq a[i]. \]
这种朴素的方法虽然简单易懂,但对于较大的输入规模 (\(n \leq 5000\)) 可能会超时[^1]。
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#### 使用单调栈优化
通过引入二分查找和单调栈技术,可以在 \(O(n \log n)\) 时间内完成计算。以下是具体实现方式及其背后的逻辑:
##### 核心思路
维护一个严格递增的辅助数组 `stack`,表示当前已知的最优解路径上的最小可能值集合。遍历原数组的过程中,利用二分查找找到每个新元素应该替换的位置或追加到末尾的操作位置。
最终,`stack` 的大小即为所求的最长不下降子序列的长度。
##### 实现代码
以下是一个基于 C++ 的实现方案:
```cpp
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
// 主函数入口
int main() {
int n;
cin >> n; // 输入序列长度
vector<int> nums(n);
for (auto &x : nums) cin >> x; // 输入序列
vector<int> stack; // 辅助单调栈
for (const auto &num : nums) {
// 找到第一个大于等于 num 的位置
auto it = lower_bound(stack.begin(), stack.end(), num);
if (it == stack.end()) {
// 如果找不到这样的位置,则将其加入到 stack 尾部
stack.push_back(num);
} else {
// 否则更新对应位置的数值
*it = num;
}
}
cout << stack.size(); // 输出结果
return 0;
}
```
上述代码的核心在于使用了 STL 中的 `lower_bound()` 函数来进行高效定位操作,从而实现了整体性能提升至 \(O(n \log n)\)。
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#### 进一步解释
- **为什么可以用单调栈?**
单调栈在这里的作用并不是传统意义上的“先进后出”,而是用来记录一种状态——即在某个时刻能够构成的有效最短路径端点集合。由于题目要求的是“不下降”的特性,因此我们可以保证每次插入的新数要么扩展现有链表,要么替代掉某一部分更优的选择。
- **如何理解二分查找的应用?**
当我们尝试将一个新的数字放入我们的候选列表中时,我们需要判断它是否可以直接延续之前的链条;如果不是,则需要寻找合适的位置进行覆盖以便后续更大的数字有机会接续上去形成更长的合法子串。
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### 注意事项
尽管这种方法极大地提高了效率,但在实际比赛中还需要注意边界条件处理以及特殊情况下的鲁棒性测试。例如全相同元素的情况、完全逆序排列等情况都需要额外验证确保正确无误[^2]。
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