LISフェンウィックツリーの最適化

 

LISことはよく知られて上昇最長シーケンス

DPの複雑さはO（N ^ 2）で解決することができます 

我々は、使用フェンウィックツリー（またはツリーライン）を最適化を検討します

フェンウィックツリーのメンテナンス間隔の最大値

（検索アルゴリズムでは省略元のO（N ^ 2））

だから私は、LISを終了するために見つけることができます

バイナリシーケンスは、現在のLISを得ることができます 

（qwq短いLIS何利便性の半分以上の数の質問の多くを必要とロングコードの量に加えて）

小さな点が離散使用する可能性がありますがあります（ポータル）

コードの実現の外観

 

#include <ビット/ STDC ++ H>
 使用して 名前空間STDを、
INT [MXN]、B [MXN]、N、SZ、ANS
INT DP [MXN]、[MXN] F。
INT lowbit（INT X）{
     戻り X＆（ - X）。
}
INT motify（int型のx、int型W）{
     ため（; X <= Mであり、X + = lowbit（X））{
        F [X] = MAX（F [x]は、W）。
    }
}
INT  GET（INT X）{
     int型温度= 0 。
    用（; X; X- = lowbit（X））{
        TEMP = MAX（温度、F [X]）。
    }
    戻り温度;
} 
INT {main（）の
    cinを >> N;
    以下のために（int型 i = 1 ; iが++; iが<= N ）{
        scansf（" ％のD "、および[I]）。
        B [i]は = [I]。
    }
    ソート（B + 1、B + N + 1 ）。
    SZ =一意（B + 1、B + N + 1） - （B + 1 ）。
    以下のために（int型 i = 1 ; iが++; iが<= N ）{
        [I] = LOWER_BOUND（B + 1、B + SZ + 1、[I]） - B。
    }
    ANS = 0 ;
    以下のために（int型 i = 1 ; iが++; iが<= N ）{
        DP [I] = GET（[I] - 1）+ 1 ; // 最大上昇 
 //         DP [I] = GET（[I]）+ 1; // 最大長低下 
        ANS = MAX（ANS 、DP [I]）。
        motify（[I]、DP [I]）。
    }
    coutの << 年。
    リターン 0 ;
}