Najdulji rastući podniz

Autor: Karlo Franić

Problem

Jedan od klasičnih problema dinamičkog programiranja je određivanje najduljeg rastućeg podniza zadanog niza.

Zadan je niz duljine $N$ čiji su elementi $x_i < 1e5$. Odredi najdulji podniz, ne nužno uzastopnih elemenata, za čije elemente vrijedi da je svaki element veći ili jednak od elemenata prije njega.

Rješenje

Za ovaj problem postoji jednostavno rješenje. Neka nam je stanje duljina najduljeg podniza razmatrajući niz do nekog elementa(uključujući taj element), a funkcija prijelaza je prolazak po svim prethodnim elementima gdje od svih elemenata koji su manji ili jednaki trenutnom tražimo onaj koji do tada tvori najdulji podniz, odnosno onaj u čijoj je dinamici zapisan najveći broj. Tom broju dodajemo 1 te to postaje vrijednost trenutnog stanja dinamike.

int n, sol = 0;
int niz[100005];
int dp[100005];

int main(){
    memset(dp, 1, sizeof dp);
    cin >> n;
    for(int i = 0; i < n; i++){
        cin >> niz[i];
        for(int j = 0; j < i; j++){
            if(niz[j] <= niz[i]) 
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
        }
        sol = max(sol, dp[i]);
    }
    cout << sol;
    return 0;
}

Analiza složenosti

Postoji $N$ stanja, a za izračun stanja moramo provjeriti sva prijašnja stanja, stoga je složenost prijelaza $O(N)$. Ukupna složenost je dakle $O(N^2)$. Nažalost ovo rješenje često nije dovoljno jer su ograničenja uglavnom $N < 1e5$. Stoga nam treba neko brže rješenje.

Brže rješenje

Uvedimo novi niz koji će na mjestu $x$ imati zapisan najmanji broj koji može biti na kraju podniza duljine $x$. Zašto nam je taj niz koristan? Upravo njegova duljina odgovara na naš problem. Sada se postavlja pitanje možemo li taj niz stvoriti nešto brže kako bi nam rješenje stalo u vremensko ograničenje.

int n, x;
vector<int> najmanji;

int main(){
    cin >> n;
    najmanji.push_back(-1e9);
    for(int i = 0; i < n; i++){
        cin >> x;
        //ako je zadnji broj u podnizu manji od novog broja, tada možemo novi broj staviti kao zadnji broj u podnizu
        //time smo dodali novi zadnji broj i popravili trenutno rješenje
        if(najmanji.back() <= x) najmanji.push_back(x);
        for(int j = najmanji.size() - 2; j > 0; j--)
            //ako je uneseni broj veći od trenutnog onda se može nalaziti iza njega u potencijalnom rješenju
            //taj ćemo broj zapisati na sljedeće mjesto samo ako je manji od broja koji je tamo već zapisan kako bi popravili rješenje
            //time smo popravili podniz duljine j + 1 tako da sad završava s još manjim brojem
            if(najmanji[j] <= x && x < najmanji[j + 1])
                najmanji[j + 1] = x;
    }
    cout << najmanji.size() - 1;
    return 0;
}

Pogledajmo složenost ovog rješenja. Vidimo da za svaki uneseni broj prolazimo kroz cijeli podniz kako bi ga popravili. Što ako nam je ulazni niz već sortiran ulazno? Tada će polje $najmanji$ stalno rasti i to nam je najgori slučaj koji i dalje daje kvadratnu složenost. Možemo li kako riješiti taj problem?

Bitno je primijetiti da će brojevi u tom nizu uvijek biti sortirani uzlazno. Razmislite zašto. Također možemo primijetiti da ćemo popravak podniza napraviti samo jednom u prolasku kroz cijeli podniz. Promjena jednog elementa u sortiranom nizu navodi nas na binarnu pretragu. Binarnom pretragom možemo naći mjesto na kojem trebamo napraviti promjenu i time ne moramo prolaziti kroz čitav podniz. Složenost tog rješenja bit će $O(rješenje \log rješenje)$, odnosno u najgorem slučaju $O(n \log n)$.

int n, x;
vector<int> najmanji;
vector<int>::iterator it;

int main(){
    cin >> n;
    najmanji.push_back(-1e9);
    for(int i = 0; i < n; i++){
        cin >> x;
        it = upper_bound(najmanji.begin(), najmanji.end(), x);
        if(it == najmanji.end()) najmanji.push_back(x);
        else *it = x;
    }
    cout << najmanji.size() - 1;
    return 0;
}

Ovaj zadatak savršen je primjer zadatka dinamičkog programiranja. Jako kratak kod koji je teško smisliti.

Najdulji padajući podniz

Na prvi pogled potrebno je promijeniti dinamiku i u vektor spremati najveće brojeve, no stvari se mogu zakomplicirati jer je vektor sada silazno sortiran pa više ne smijemo koristiti $upper\_bound()$ nego bismo trebali kodirati vlastitu binarnu pretragu. Na svu sreću problem možemo riješiti vrlo jednostavno tako da spremimo ulazni niz u neko polje i zatim primijenimo funkciju $reverse()$ na to polje. Tada problem postaje traženje najduljeg rastućeg podniza.