原理
动态规划(DP问题)之最长上升子序列(LIS)
LIS问题的变形。求最少出列人数==求最多剩余人数,即求这个驼峰数列的最长长度。
将问题分解成两部分:驼峰左边是最长上升子序列、驼峰右边是最长下降子序列,求出两边序列长度之和的最大值即可。
my code
def LIS(arr):
# 求最大上升子序列
sub = []
for i in range(len(k)):
sub.append(1)
for j in range(i):
if k[j] < k[i] and sub[j]+1 > sub[i]:
sub[i] = sub[j] + 1
return sub
while True:
try:
N = int(input())
k = input().split()
k = [int(item) for item in k]
up = LIS(k) # 最大上升子序列
k = k[::-1]
down = LIS(k)[::-1] # 最大下降子序列,反转x2
length = 1
for i in range(len(k)):
length = up[i] + down[i] -1 if up[i] + down[i] > length else length # 每个位置作为峰时的序列长度,取最大
print(N-length)
except:
break
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