这题一看10000的数据量就知道必须用nlog(n)的时间复杂度。
所以特意去看了最长上升子序列的nlog(n)的算法。
如果有2个位置,该位置上的元素为A[i]和A[j],并且他们满足以下条件:
1.dp[i] = dp[j] (dp[x]代表以x结尾的最长上升子序列长度)
2.A[i] < A[j]
3.i < j
那么毫无疑问,选择dp[i] 一定优于选择dp[j]
那么我们可以利用g[i]表示长度为i的序列的最后一个元素的最小值.
每次拿到一个A[i],在g[i]里面寻找到一个元素,使得g[t] >= A[i].
dp[i] = t;
之后更新最小值 g[t] = A[i];
求最大下降子序列的话返回来遍历一遍就行了。
之后 ans = max(ans, min(dp[i],dp[j]) * 2 - 1);
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