最长不上升子序列c++
时间: 2025-06-01 21:58:36 浏览: 7
<think>好的,我需要帮助用户找到C++实现最长不上升子序列的算法或代码。首先,用户之前的问题是关于最长上升子序列(LIS)的,现在他们想找的是最长不上升子序列,也就是允许元素相等或递减的情况。我需要回顾一下最长上升子序列的常见实现方法,然后调整比较条件和状态转移方程来适应不上升的情况。根据引用中的资料,最长上升子序列通常使用动态规划,其中每个元素dp[i]表示以第i个元素结尾的最长子序列长度。对于最长不上升子序列,应该将条件从a[i] >a[j]改为a[i] <=a[j],这样就能允许相等或递减的情况。接下来,我需要确保代码中的比较逻辑正确。例如,在用户提供的引用[3]中,转移方程是当d[i]> d[j]时更新dp[i]。现在需要改成当当前元素a[i]小于等于之前的元素a[j]时,才进行更新。同时,初始化步骤和循环结构应该保持不变,只是修改比较条件。另外,要注意数组的索引是否正确,避免越界错误。比如在循环中,j应该从1到i-1,检查所有之前的元素。同时,最后的结果是取dp数组中的最大值,这和最长上升子序列的处理方式是一样的。还需要考虑测试用例,例如输入序列为5,6,7,1,2,8的情况,最长不上升子序列应该是5,1或者6,1等,但可能用户需要的是最长非上升,所以需要明确是否允许相等。根据用户的问题,最长不上升通常允许相等,但需要确认。不过根据常规定义,最长不上升子序列允许元素相等或严格递减,但用户的问题中可能指的是非递增,即允许相等。最后,生成相关问题时要围绕最长不上升子序列的实现、优化、应用以及与其他算法的对比,帮助用户深入理解。</think>### C++实现最长不上升子序列算法
最长不上升子序列(Longest Non-Increasing Subsequence, LNIS)要求子序列元素**非递增**(允许相等或递减)。实现方法与最长上升子序列类似,只需调整比较条件即可[^4]。
#### 算法核心步骤
1. **状态定义**:$dp[i]$ 表示以第 $i$ 个元素结尾的最长不上升子序列长度。
2. **初始化**:$dp[i] = 1$(每个元素自身构成长度为1的子序列)。
3. **状态转移**:遍历 $j$ 从 $1$ 到 $i-1$,若 $a[i] \leq a[j]$,则更新 $dp[i] = \max(dp[i], dp[j] + 1)$。
4. **结果提取**:取所有 $dp[i]$ 中的最大值。
#### 完整代码示例
```cpp
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main() {
int a[1005], dp[1005], ans = 0;
int n;
cin >> n;
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> a[i];
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
dp[i] = 1; // 初始化
for (int j = 1; j < i; j++) {
if (a[i] <= a[j]) { // 修改为允许相等或递减
dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
}
}
ans = max(ans, dp[i]);
}
cout << ans;
return 0;
}
```
#### 代码说明
- **输入处理**:读取序列长度 $n$ 和元素数组 $a$。
- **动态规划循环**:外层循环遍历每个元素,内层循环检查所有前序元素,通过比较 $a[i] \leq a[j]$ 更新 $dp[i]$。
- **时间复杂度**:$O(n^2)$,可通过二分优化至 $O(n \log n)$(需调整逻辑)[^3]。
#### 示例分析
输入序列:$5, 3, 4, 4, 2$
最长不上升子序列为 $5, 4, 4, 2$,长度为4。
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