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Sous-séquence alternée la plus longue

Une séquence {X1 X2 .. Xn} est une séquence alternée si ses éléments satisfont à l'une des relations suivantes : 

  X1< X2 >X3< X4 >X5< …. xn or 
  X1 > X2< X3 >X4< X5 >…. xn

Exemples :



Saisir: arr[] = {1 5 4}
Sortir: 3
Explication: L'ensemble des tableaux est de la forme x1< x2 >x3 

Saisir: arr[] = {10 22 9 33 49 50 31 60}
Sortir: 6
Explication: Les sous-séquences {10 22 9 33 31 60} ou
{10 22 9 49 31 60} ou {10 22 9 50 31 60}
sont la sous-séquence la plus longue de longueur 6

Pratique recommandée Sous-séquence alternée la plus longue Essayez-le !

Note: Ce problème est une extension du problème de sous-séquence croissante la plus longue mais nécessite plus de réflexion pour trouver la propriété optimale de la sous-structure dans ce domaine.

Sous-séquence alternée la plus longue utilisant programmation dynamique :

Pour résoudre le problème, suivez l'idée ci-dessous :

Nous résoudrons ce problème par la méthode de programmation dynamique car elle a une sous-structure optimale et des sous-problèmes qui se chevauchent.

insérer un filigrane dans Word

Suivez les étapes ci-dessous pour résoudre le problème :

  • Soit A reçoit un tableau de longueur N 
  • Nous définissons un tableau 2D las[n][2] tel que las[i][0] contient la plus longue sous-séquence alternée se terminant à l'index i et le dernier élément est supérieur à son élément précédent 
  • las[i][1] contient la sous-séquence alternée la plus longue se terminant à l'index i et le dernier élément est plus petit que son élément précédent alors nous avons la relation de récurrence suivante entre eux  

las[i][0] = Longueur de la sous-séquence alternée la plus longue 
                  se terminant à l'index i et le dernier élément est supérieur
                  que son élément précédent

le[i][1] = Longueur de la sous-séquence alternée la plus longue 
                  se terminant à l'index i et le dernier élément est plus petit
                  que son élément précédent

Formulation récursive :

   las[i][0] = max (las[i][0] las[j][1] + 1); 
                  pour tout j< i and A[j] < A[i] 

   las[i][1] = max (las[i][1] las[j][0] + 1); 
                 pour tout j< i and A[j] >UNE[je]

constructeur python
  • La première relation de récurrence est basée sur le fait que si nous sommes à la position i et que cet élément doit être plus grand que son élément précédent alors pour que cette séquence (jusqu'à i) soit plus grande nous essaierons de choisir un élément j (< i) such that A[j] < A[i] i.e. A[j] can become A[i]’s previous element and las[j][1] + 1 is bigger than las[i][0] then we will update las[i][0]. 
  • N'oubliez pas que nous avons choisi las[j][1] + 1 et non las[j][0] + 1 pour satisfaire la propriété alternative car dans las[j][0] le dernier élément est plus grand que le précédent et A[i] est supérieur à A[j], ce qui brisera la propriété alternative si nous mettons à jour. Ainsi, au-dessus des faits dérive la première relation de récurrence, un argument similaire peut également être avancé pour la deuxième relation de récurrence. 

Vous trouverez ci-dessous la mise en œuvre de l’approche ci-dessus :

C++ 
// C++ program to find longest alternating // subsequence in an array #include    using namespace std; // Function to return max of two numbers int max(int a int b) { return (a > b) ? a : b; } // Function to return longest alternating // subsequence length int zzis(int arr[] int n) {  /*las[i][0] = Length of the longest  alternating subsequence ending at  index i and last element is greater  than its previous element  las[i][1] = Length of the longest  alternating subsequence ending  at index i and last element is  smaller than its previous element */  int las[n][2];  // Initialize all values from 1  for (int i = 0; i < n; i++)  las[i][0] = las[i][1] = 1;  // Initialize result  int res = 1;  // Compute values in bottom up manner  for (int i = 1; i < n; i++) {  // Consider all elements as  // previous of arr[i]  for (int j = 0; j < i; j++) {  // If arr[i] is greater then  // check with las[j][1]  if (arr[j] < arr[i]  && las[i][0] < las[j][1] + 1)  las[i][0] = las[j][1] + 1;  // If arr[i] is smaller then  // check with las[j][0]  if (arr[j] > arr[i]  && las[i][1] < las[j][0] + 1)  las[i][1] = las[j][0] + 1;  }  // Pick maximum of both values at index i  if (res < max(las[i][0] las[i][1]))  res = max(las[i][0] las[i][1]);  }  return res; } // Driver code int main() {  int arr[] = { 10 22 9 33 49 50 31 60 };  int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  cout << 'Length of Longest alternating '  << 'subsequence is ' << zzis(arr n);  return 0; } // This code is contributed by shivanisinghss2110
C 
// C program to find longest alternating subsequence in // an array #include  #include  // function to return max of two numbers int max(int a int b) { return (a > b) ? a : b; } // Function to return longest alternating subsequence length int zzis(int arr[] int n) {  /*las[i][0] = Length of the longest alternating  subsequence ending at index i and last element is  greater than its previous element las[i][1] = Length of  the longest alternating subsequence ending at index i  and last element is smaller than its previous element  */  int las[n][2];  /* Initialize all values from 1 */  for (int i = 0; i < n; i++)  las[i][0] = las[i][1] = 1;  int res = 1; // Initialize result  /* Compute values in bottom up manner */  for (int i = 1; i < n; i++) {  // Consider all elements as previous of arr[i]  for (int j = 0; j < i; j++) {  // If arr[i] is greater then check with  // las[j][1]  if (arr[j] < arr[i]  && las[i][0] < las[j][1] + 1)  las[i][0] = las[j][1] + 1;  // If arr[i] is smaller then check with  // las[j][0]  if (arr[j] > arr[i]  && las[i][1] < las[j][0] + 1)  las[i][1] = las[j][0] + 1;  }  /* Pick maximum of both values at index i */  if (res < max(las[i][0] las[i][1]))  res = max(las[i][0] las[i][1]);  }  return res; } /* Driver code */ int main() {  int arr[] = { 10 22 9 33 49 50 31 60 };  int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  printf(  'Length of Longest alternating subsequence is %dn'  zzis(arr n));  return 0; }
Java 
// Java program to find longest // alternating subsequence in an array import java.io.*; class GFG {  // Function to return longest  // alternating subsequence length  static int zzis(int arr[] int n)  {  /*las[i][0] = Length of the longest  alternating subsequence ending at  index i and last element is  greater than its previous element  las[i][1] = Length of the longest  alternating subsequence ending at  index i and last element is  smaller than its previous  element */  int las[][] = new int[n][2];  /* Initialize all values from 1 */  for (int i = 0; i < n; i++)  las[i][0] = las[i][1] = 1;  int res = 1; // Initialize result  /* Compute values in bottom up manner */  for (int i = 1; i < n; i++) {  // Consider all elements as  // previous of arr[i]  for (int j = 0; j < i; j++) {  // If arr[i] is greater then  // check with las[j][1]  if (arr[j] < arr[i]  && las[i][0] < las[j][1] + 1)  las[i][0] = las[j][1] + 1;  // If arr[i] is smaller then  // check with las[j][0]  if (arr[j] > arr[i]  && las[i][1] < las[j][0] + 1)  las[i][1] = las[j][0] + 1;  }  /* Pick maximum of both values at  index i */  if (res < Math.max(las[i][0] las[i][1]))  res = Math.max(las[i][0] las[i][1]);  }  return res;  }  /* Driver code*/  public static void main(String[] args)  {  int arr[] = { 10 22 9 33 49 50 31 60 };  int n = arr.length;  System.out.println('Length of Longest '  + 'alternating subsequence is '  + zzis(arr n));  } } // This code is contributed by Prerna Saini
Python3 
# Python3 program to find longest # alternating subsequence in an array # Function to return max of two numbers def Max(a b): if a > b: return a else: return b # Function to return longest alternating # subsequence length def zzis(arr n):  '''las[i][0] = Length of the longest   alternating subsequence ending at  index i and last element is greater  than its previous element  las[i][1] = Length of the longest   alternating subsequence ending   at index i and last element is  smaller than its previous element''' las = [[0 for i in range(2)] for j in range(n)] # Initialize all values from 1 for i in range(n): las[i][0] las[i][1] = 1 1 # Initialize result res = 1 # Compute values in bottom up manner for i in range(1 n): # Consider all elements as # previous of arr[i] for j in range(0 i): # If arr[i] is greater then # check with las[j][1] if (arr[j] < arr[i] and las[i][0] < las[j][1] + 1): las[i][0] = las[j][1] + 1 # If arr[i] is smaller then # check with las[j][0] if(arr[j] > arr[i] and las[i][1] < las[j][0] + 1): las[i][1] = las[j][0] + 1 # Pick maximum of both values at index i if (res < max(las[i][0] las[i][1])): res = max(las[i][0] las[i][1]) return res # Driver Code arr = [10 22 9 33 49 50 31 60] n = len(arr) print('Length of Longest alternating subsequence is' zzis(arr n)) # This code is contributed by divyesh072019
C# 
// C# program to find longest // alternating subsequence // in an array using System; class GFG {  // Function to return longest  // alternating subsequence length  static int zzis(int[] arr int n)  {  /*las[i][0] = Length of the  longest alternating subsequence  ending at index i and last  element is greater than its  previous element  las[i][1] = Length of the longest  alternating subsequence ending at  index i and last element is  smaller than its previous  element */  int[ ] las = new int[n 2];  /* Initialize all values from 1 */  for (int i = 0; i < n; i++)  las[i 0] = las[i 1] = 1;  // Initialize result  int res = 1;  /* Compute values in  bottom up manner */  for (int i = 1; i < n; i++) {  // Consider all elements as  // previous of arr[i]  for (int j = 0; j < i; j++) {  // If arr[i] is greater then  // check with las[j][1]  if (arr[j] < arr[i]  && las[i 0] < las[j 1] + 1)  las[i 0] = las[j 1] + 1;  // If arr[i] is smaller then  // check with las[j][0]  if (arr[j] > arr[i]  && las[i 1] < las[j 0] + 1)  las[i 1] = las[j 0] + 1;  }  /* Pick maximum of both  values at index i */  if (res < Math.Max(las[i 0] las[i 1]))  res = Math.Max(las[i 0] las[i 1]);  }  return res;  }  // Driver Code  public static void Main()  {  int[] arr = { 10 22 9 33 49 50 31 60 };  int n = arr.Length;  Console.WriteLine('Length of Longest '  + 'alternating subsequence is '  + zzis(arr n));  } } // This code is contributed by anuj_67.
PHP 
 // PHP program to find longest  // alternating subsequence in  // an array // Function to return longest // alternating subsequence length function zzis($arr $n) { /*las[i][0] = Length of the   longest alternating subsequence   ending at index i and last element   is greater than its previous element  las[i][1] = Length of the longest   alternating subsequence ending at   index i and last element is   smaller than its previous element */ $las = array(array()); /* Initialize all values from 1 */ for ( $i = 0; $i < $n; $i++) $las[$i][0] = $las[$i][1] = 1; $res = 1; // Initialize result /* Compute values in  bottom up manner */ for ( $i = 1; $i < $n; $i++) { // Consider all elements  // as previous of arr[i] for ($j = 0; $j < $i; $j++) { // If arr[i] is greater then  // check with las[j][1] if ($arr[$j] < $arr[$i] and $las[$i][0] < $las[$j][1] + 1) $las[$i][0] = $las[$j][1] + 1; // If arr[i] is smaller then // check with las[j][0] if($arr[$j] > $arr[$i] and $las[$i][1] < $las[$j][0] + 1) $las[$i][1] = $las[$j][0] + 1; } /* Pick maximum of both  values at index i */ if ($res < max($las[$i][0] $las[$i][1])) $res = max($las[$i][0] $las[$i][1]); } return $res; } // Driver Code $arr = array(10 22 9 33 49 50 31 60 ); $n = count($arr); echo 'Length of Longest alternating ' . 'subsequence is ' zzis($arr $n) ; // This code is contributed by anuj_67. ?>
JavaScript 
<script>  // Javascript program to find longest  // alternating subsequence in an array    // Function to return longest  // alternating subsequence length  function zzis(arr n)  {  /*las[i][0] = Length of the longest  alternating subsequence ending at  index i and last element is  greater than its previous element  las[i][1] = Length of the longest  alternating subsequence ending at  index i and last element is  smaller than its previous  element */  let las = new Array(n);  for (let i = 0; i < n; i++)  {  las[i] = new Array(2);  for (let j = 0; j < 2; j++)  {  las[i][j] = 0;  }  }  /* Initialize all values from 1 */  for (let i = 0; i < n; i++)  las[i][0] = las[i][1] = 1;  let res = 1; // Initialize result  /* Compute values in bottom up manner */  for (let i = 1; i < n; i++)  {  // Consider all elements as  // previous of arr[i]  for (let j = 0; j < i; j++)  {  // If arr[i] is greater then  // check with las[j][1]  if (arr[j] < arr[i] &&  las[i][0] < las[j][1] + 1)  las[i][0] = las[j][1] + 1;  // If arr[i] is smaller then  // check with las[j][0]  if( arr[j] > arr[i] &&  las[i][1] < las[j][0] + 1)  las[i][1] = las[j][0] + 1;  }  /* Pick maximum of both values at  index i */  if (res < Math.max(las[i][0] las[i][1]))  res = Math.max(las[i][0] las[i][1]);  }  return res;  }    let arr = [ 10 22 9 33 49 50 31 60 ];  let n = arr.length;  document.write('Length of Longest '+  'alternating subsequence is ' +  zzis(arr n));    // This code is contributed by rameshtravel07. </script>

Sortir 
Length of Longest alternating subsequence is 6

Complexité temporelle : SUR2) 
Espace auxiliaire : O(N) puisque N espace supplémentaire a été pris

Approche efficace : Pour résoudre le problème, suivez l'idée ci-dessous : 

Dans l'approche ci-dessus, nous gardons à tout moment une trace de deux valeurs (la longueur de la sous-séquence alternée la plus longue se terminant à l'index i et le dernier élément est inférieure ou supérieure à l'élément précédent) pour chaque élément du tableau. Pour optimiser l'espace, nous n'avons besoin que de stocker deux variables pour l'élément à n'importe quel index i.

inc = Longueur de la sous-séquence alternative la plus longue jusqu'à présent, la valeur actuelle étant supérieure à sa valeur précédente.
dec = Longueur de la sous-séquence alternative la plus longue jusqu'à présent, la valeur actuelle étant inférieure à sa valeur précédente.
La partie délicate de cette approche est de mettre à jour ces deux valeurs. 

'inc' doit être augmenté si et seulement si le dernier élément de la séquence alternative était plus petit que son élément précédent.
'dec' doit être augmenté si et seulement si le dernier élément de la séquence alternative était supérieur à son élément précédent.

Suivez les étapes ci-dessous pour résoudre le problème :

  • Déclarez deux entiers inc et dec égaux à un
  • Exécuter une boucle pour i [1 N-1]
    • Si arr[i] est supérieur à l'élément précédent, définissez inc égal à dec + 1
    • Sinon, si arr[i] est plus petit que l'élément précédent, définissez dec égal à inc + 1
  • Renvoie le maximum d'augmentation et de diminution

Vous trouverez ci-dessous la mise en œuvre de l’approche ci-dessus :

C++ 
// C++ program for above approach #include    using namespace std; // Function for finding // longest alternating // subsequence int LAS(int arr[] int n) {  // 'inc' and 'dec' initialized as 1  // as single element is still LAS  int inc = 1;  int dec = 1;  // Iterate from second element  for (int i = 1; i < n; i++) {  if (arr[i] > arr[i - 1]) {  // 'inc' changes if 'dec'  // changes  inc = dec + 1;  }  else if (arr[i] < arr[i - 1]) {  // 'dec' changes if 'inc'  // changes  dec = inc + 1;  }  }  // Return the maximum length  return max(inc dec); } // Driver Code int main() {  int arr[] = { 10 22 9 33 49 50 31 60 };  int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);  // Function Call  cout << LAS(arr n) << endl;  return 0; }
Java 
// Java Program for above approach public class GFG {  // Function for finding  // longest alternating  // subsequence  static int LAS(int[] arr int n)  {  // 'inc' and 'dec' initialized as 1  // as single element is still LAS  int inc = 1;  int dec = 1;  // Iterate from second element  for (int i = 1; i < n; i++) {  if (arr[i] > arr[i - 1]) {  // 'inc' changes if 'dec'  // changes  inc = dec + 1;  }  else if (arr[i] < arr[i - 1]) {  // 'dec' changes if 'inc'  // changes  dec = inc + 1;  }  }  // Return the maximum length  return Math.max(inc dec);  }  // Driver Code  public static void main(String[] args)  {  int[] arr = { 10 22 9 33 49 50 31 60 };  int n = arr.length;  // Function Call  System.out.println(LAS(arr n));  } }
Python3 
# Python3 program for above approach def LAS(arr n): # 'inc' and 'dec' initialized as 1 # as single element is still LAS inc = 1 dec = 1 # Iterate from second element for i in range(1 n): if (arr[i] > arr[i-1]): # 'inc' changes if 'dec' # changes inc = dec + 1 elif (arr[i] < arr[i-1]): # 'dec' changes if 'inc' # changes dec = inc + 1 # Return the maximum length return max(inc dec) # Driver Code if __name__ == '__main__': arr = [10 22 9 33 49 50 31 60] n = len(arr) # Function Call print(LAS(arr n))
C# 
// C# program for above approach using System; class GFG {  // Function for finding  // longest alternating  // subsequence  static int LAS(int[] arr int n)  {  // 'inc' and 'dec' initialized as 1  // as single element is still LAS  int inc = 1;  int dec = 1;  // Iterate from second element  for (int i = 1; i < n; i++) {  if (arr[i] > arr[i - 1]) {  // 'inc' changes if 'dec'  // changes  inc = dec + 1;  }  else if (arr[i] < arr[i - 1]) {  // 'dec' changes if 'inc'  // changes  dec = inc + 1;  }  }  // Return the maximum length  return Math.Max(inc dec);  }  // Driver code  static void Main()  {  int[] arr = { 10 22 9 33 49 50 31 60 };  int n = arr.Length;  // Function Call  Console.WriteLine(LAS(arr n));  } } // This code is contributed by divyeshrabadiya07
JavaScript 
<script>  // Javascript program for above approach    // Function for finding  // longest alternating  // subsequence  function LAS(arr n)  {  // 'inc' and 'dec' initialized as 1  // as single element is still LAS  let inc = 1;  let dec = 1;  // Iterate from second element  for (let i = 1; i < n; i++)  {  if (arr[i] > arr[i - 1])  {  // 'inc' changes if 'dec'  // changes  inc = dec + 1;  }  else if (arr[i] < arr[i - 1])  {  // 'dec' changes if 'inc'  // changes  dec = inc + 1;  }  }  // Return the maximum length  return Math.max(inc dec);  }  let arr = [ 10 22 9 33 49 50 31 60 ];  let n = arr.length;    // Function Call  document.write(LAS(arr n));    // This code is contributed by mukesh07. </script>

Sortir:

trier en tas 
6

Complexité temporelle : SUR) 
Espace auxiliaire : O(1)

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