【C++算法】线性DP详解：数字三角形、最长上升子序列、最长公共子序列、最长公共子串、字符串编辑距离-编程知识

文章目录

- 1）数字三角形
- - 1：顺推
  - 2：逆推
- 2）最长上升子序列
- - 1：线性DP做法
  - 2：二分优化
- 3）最长公共子序列
- 4）最长公共子串
- 5）字符串编辑距离

1）数字三角形

1：顺推

顺推比较需要注意的问题就是边界问题，因为从上往下推每个元素会用到上方元素和左上方元素
- 对于某一行的最后一个元素，那么上方的元素是没有被初始化的
- 对于某一行的第一个元素，那么左上方的元素是没有被初始化的
- 为了保证这两种情况一定不选择未被初始化的元素，所以首先把 $f$ 数组初始化为 $- I NF$
随后把 $f [1, 1]$ 初始化为 $a [1, 1]$ ，因为从第二行开始计算，这样计算出来的值就是正常值，最后从最后一行的出口中枚举找一个最大值

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=5e2+5;
const int INF=1e9;
int f[N][N];
int a[N][N];
int n;int main() {cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=i;j++) {scanf("%d",&a[i][j]);}	}// 如果顺推,每个元素应该考虑上方和左上方元素// 如果当前计算元素的[i,j]刚好i==j即最后一个时,则上方无元素,会遇到边界问题// 为了一定不选择这个边界,可以把其初始化为-INF(因为三角形中数字可能有负值)// 别忘了左上角,所以ij均从0开始for(int i=0;i<=n;i++) {for(int j=0;j<=i+1;j++) {f[i][j]=-INF;}}f[1][1]=a[1][1]; // 从a[1][1]开始算,边界依然为-INF// 从第二行开始for(int i=2;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=i;j++) {f[i][j]=max(f[i-1][j]+a[i][j],f[i-1][j-1]+a[i][j]);}	}int ans=INT_MIN;// 对出口求最大值,即为最大路径数字和for(int i=1;i<=n;i++) {ans=max(ans,f[n][i]);}cout<<ans;return 0;
}

2：逆推

从上往下有五个出口，最终要用 $O (n)$ 的时间来判断谁的值更大，如果从下往上那么出口只有一个，无需比较；并且从下往上逆推不会遇到边界问题，用到的每个元素都刚好有初始值，可以手动模拟一下为什么没有边界问题

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: 经典数字三角形const int N=5e2+5;
const int INF=1e9;
int n;
int a[N][N];int main() {// 逆推,从下往上那么出口只有一个,注意元素只从下方和右下方来// 从下往上没有边界问题cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=i;j++) {scanf("%d",&a[i][j]);}	}// 从倒数第二行开始for(int i=n-1;i>=1;i--) {// 每一行的元素的个数应该就是ifor(int j=1;j<=i;j++) {a[i][j]+=max(a[i+1][j],a[i+1][j+1]);}}cout<<a[1][1]<<endl;return 0;
}

若需要输出路径，可以用 $b$ 数组 $m e m c p y$ 原二维数组，因为加和是直接在原数组上进行操作的，另外用 $p$ 表示前驱数组用来记录路径，在记录时只需要记录在列方向的偏移量即可，比如往右下则 $p [i, j] = 1$ ，往下 $p [i, j] = 0$

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: 经典数字三角形const int N=5e2+5;
const int INF=1e9;
int n;
int a[N][N];int p[N][N]; // 记录最大值路径
int b[N][N]; // 备份数组,路径跟踪int main() {// 逆推,从下往上那么出口只有一个,注意元素只从下方和右下方来// 从下往上没有边界问题cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=i;j++) {scanf("%d",&a[i][j]);}	}// 拷贝memcpy(b,a,sizeof a); // 从a拷到b// 从倒数第二行开始for(int i=n-1;i>=1;i--) {// 每一行的元素的个数应该就是ifor(int j=1;j<=i;j++) {
//			a[i][j]+=max(a[i+1][j],a[i+1][j+1]);if(a[i+1][j]>=a[i+1][j+1]) {a[i][j]+=a[i+1][j];p[i][j]=0; // 来自下方,y轴增量为0} else {a[i][j]+=a[i+1][j+1];p[i][j]=1; // 来自右下,y轴增量为1}}}cout<<a[1][1]<<endl;int i,j;// 输出最大数的路径(行数一直增大,列数根据存储的增量变化)for(i=1,j=1;i<=n-1;i++) {cout<<b[i][j]<<"->";j+=p[i][j];}cout<<b[n][j];return 0;
}

2）最长上升子序列

1：线性DP做法

时间复杂度： $O(n^2)$

如果不理解状态转移方程，可以 E03 线性DP 最长上升子序列 bilibili $4 : 00$ 起看该问题的模拟过程

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e5+5;
int a[N];
int f[N]; // 以第i个元素结尾的LIS(最长上升子序列)长度
int n;int main() {cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {scanf("%d",&a[i]);	}int res=INT_MIN;for(int i=1;i<=n;i++) {f[i]=1; // 所有元素起码可以以自身结尾// 遍历i之前的元素,如果比i小则可以拼接for(int j=1;j<=i;j++) {// 不理解可以看视频中的模拟过程if(a[j]<a[i]) {f[i]=max(f[i],f[j]+1);}}res=max(res,f[i]);}cout<<res<<endl;return 0;
}

2：二分优化

时间复杂度： $O(nlog^n)$ ，因为二分查找是 $O(log^n)$

模拟过程在 E04 线性DP 最长上升子序列二分优化 bilibili $6 : 15$ 起
唯一比较疑惑的地方在于，为什么是找到第一个大于等于 $a [i]$ 的元素做替换而不是大于呢？翻了一下评论区搞明白了，比如 ${1\ 2\ 6\ 7\ 2\ 3\}$ 的话，如果大于 $x$ ，那么序列中可能出现重复元素，最长上升子序列为 $1\ 2\ 2\ 3$ ，这样就不是严格单调递增的了

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e5+5;
int a[N];
int b[N]; // 有序子序列
int len;
int n;int main() {cin>>n;for(int i=1;i<=n;i++) {scanf("%d",&a[i]);	}// 遍历a中每一个元素,构造有序子序列len=1;b[1]=a[1];// 1)如果a中元素大于b中最后一个元素,则添加到末尾// 2)如果a中元素小于等于b中最后一个元素,则在b数组中找到第一个大于等于a的元素进行替换// 比如a[i]替换掉b[j]后,b[j]变小,则b[1...j]的结尾元素更小,则更可能续其他元素,使ILS更大for(int i=2;i<=n;i++) {if(a[i]>b[len]) {b[++len]=a[i];} else {// 用二分找到第一个大于等于a[i]的元素(答案在左边,压缩右边界)int l=1,r=len;while(l<=r) {int mid=l+r>>1;if(b[mid]>=a[i]) {r=mid-1;} else {l=mid+1;}}// l是答案b[l]=a[i];}}// 最终len的长度就是答案cout<<len<<endl;return 0;
}

3）最长公共子序列

为什么没有 $a [i] \neq = b [j]$ ，且 $a[i],\ b[j]$ 都不在公共子序列的情况？其实可以把这种情况归为第 $2,\ 3$ 种情况之一

在这里插入图片描述

一边 $d p$ 一边打标记记录状态转移，其中从左上方转移过来的元素即为 $L CS$ 中的公共元素

在这里插入图片描述

只要理解了状态转移方程，代码就很简单

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e3+5; // 字符串最大长度
int f[N][N]; // f[i][j]:序列a[1...i]和b[1...j]的最长公共子序列的长度(LCS)
char a[N],b[N];
int n,m;int main() {cin>>a+1>>b+1; // 从下标1开始存储n=strlen(a+1); // 起始位置是a+1m=strlen(b+1);// 初始化 f[0][j]=0,f[i][0]=0,即i和j中有未指向任意元素的指针存在时// 但是全局变量本身初始化为0,所以无需初始化// 枚举字符串afor(int i=1;i<=n;i++) {// 枚举字符串bfor(int j=1;j<=m;j++) {if(a[i]==b[j]) {f[i][j]=f[i-1][j-1]+1;} else {f[i][j]=max(f[i-1][j],f[i][j-1]);}}}cout<<f[n][m];return 0;
}

如果要带路径输出呢？同理，开一个数组 $p$ 用来记录取得 $L CS$ 的路径，注意，只有来自左上方的元素是 $L CS$ 中的元素

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e3+5; // 字符串最大长度
int f[N][N]; // f[i][j]:序列a[1...i]和b[1...j]的最长公共子序列的长度(LCS)
char a[N],b[N];
int p[N][N]; // 前驱数组
int n,m;int main() {cin>>a+1>>b+1; // 从下标1开始存储n=strlen(a+1); // 起始位置是a+1m=strlen(b+1);// 初始化 f[0][j]=0,f[i][0]=0,即i和j中有未指向任意元素的指针存在时for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=m;j++) {if(a[i]==b[j]) {f[i][j]=f[i-1][j-1]+1;p[i][j]=1; // 来自↖} else if(f[i-1][j]>f[i][j-1]) {f[i][j]=f[i-1][j];p[i][j]=2; // 来自←} else {f[i][j]=f[i][j-1];p[i][j]=3; // 来自↑}}}cout<<f[n][m]<<endl; // 最长长度int i=n,j=m,k=f[n][m];vector<char> path;// i或j中任意一个元素=0时退出while(i>0 && j>0) {// 左上方if(p[i][j]==1) {path.push_back(a[i]); // LCS中i--,j--;} // 上方else if(p[i][j]==2) {i--;}// 左方else {j--;}}reverse(path.begin(),path.end());for(auto x:path) {cout<<x<<' ';}cout<<endl;return 0;
}

4）最长公共子串

这一题和上一题有什么区别呢？序列可以是不连续的，但是串一定是连续的，区别就在此
最长公共子序列中 $f [i, j]$ 表示序列 $a [1... i]$ 和 $b [1... j]$ 的最长公共子序列的长度
最长公共子串中 $f [i, j]$ 表示以 $a [i]$ 和 $b [j]$ 为结尾的公共子串的长度

在这里插入图片描述

则可以得到状态转移方程
- 若 $a [i] == b [j]$ ，构成公共子串， $f [i, j] = f [i - 1, j - 1] + 1$
- 若 $a [i]! = b [j]$ ，不能构成公共子串， $f [i, j] = 0$ （为什么不记录为最大值呢？因为串必须是连续的）

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e3+5;
int n,m;
char a[N],b[N];
int f[N][N]; // 以a[i]和b[j]结尾的最长公共子串的长度int main() {cin>>a+1>>b+1;n=strlen(a+1);m=strlen(b+1);// 无需初始化,全局变量int ans=INT_MIN;for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=m;j++) {// 必须要连续才相加if(a[i]==b[j]) {f[i][j]=f[i-1][j-1]+1;} else {f[i][j]=0;}ans=max(ans,f[i][j]);} }// 以最后一个元素结尾的不一定是最长公共子串的长度cout<<ans<<endl;return 0;
}

5）字符串编辑距离

$f [i, j]$ 表示从 $a [1... i]$ 变成 $b [1... j]$ 的编辑距离
若 $a [i] = b [j]$ ， $f [i, j] = f [i - 1, j - 1]$ ：因为新位置 $i$ 和 $j$ 的元素是相等的，无需编辑转移
若 $a [i]! = b [j]$
- 修改，即 $a$ 中前 $i - 1$ 项和 $b$ 中前 $j - 1$ 项已然相等，只需要把最后一项修改为 $b [j]$ 即可，所以有 $f [i, j] = f [i - 1, j - 1] + 1$
- 插入，即 $a$ 中前 $i$ 项和 $b$ 中前 $j - 1$ 项相等，只需要再插入一项 $b [j]$ 即可，所以有 $f [i, j] = f [i, j - 1] + 1$
- 删除，即 $a$ 中前 $i - 1$ 项和 $b$ 中前 $j$ 项相等，但是多了一项，所以有 $f [i, j] = f [i - 1, j] + 1$
- 由于属性是取最小值，所以三者中取 $min$ 即可

在这里插入图片描述

二维数组的常规做法如下，关于滚动数组优化这里不做解释，因为自己都搞得不是很清楚

#include<bits/stdc++.h>
#define x first
#define y secondusing namespace std;typedef long long ll;
typedef pair<int,int> PII;// 解题思路: const int N=1e3+5;
int n,m;
char a[N],b[N];
int f[N][N];int main() {cin>>a+1>>b+1;n=strlen(a+1);m=strlen(b+1);// 从a[1...i]变成空串,需要是删除i次for(int i=1;i<=n;i++) {f[i][0]=i;}// 从空串变成b[1...j],需要添加j次for(int j=1;j<=m;j++) {f[0][j]=j;}// 状态转移// 如果记录一下状态转移就可以输出变化过程for(int i=1;i<=n;i++) {for(int j=1;j<=m;j++) {// 末尾相等,无需添加if(a[i]==b[i]) {f[i][j]=f[i-1][j-1];} else {f[i][j]=min(f[i-1][j],min(f[i][j-1],f[i-1][j-1]))+1; // 三种操作的最小值}}	}cout<<f[n][m]<<endl;return 0;
}