https://www.dropbox.com/s/0dyixnxtkyi7hue/LIS.pptx?dl=0. ... 研習方式是參與研習的同學，輪流製作投影片、上台報告一個進階演算法，並與大家討論。 ... <看更多>
Search
Search
https://www.dropbox.com/s/0dyixnxtkyi7hue/LIS.pptx?dl=0. ... 研習方式是參與研習的同學，輪流製作投影片、上台報告一個進階演算法，並與大家討論。 ... <看更多>
例如1 5 2 9 不是遞增子序列。 遞增的數學性質很強，可以設計高速演算法。 Longest Increasing Subsequence （ LIS ）. 「最長遞增子序列」。所有 ...
#2. 演算法知識- Longest Increasing Subsequence 最長遞增子序列 ...
Longest Increasing Subsequence 介紹. 以下簡稱LIS，在一個陣列中找出最長遞增的序列，序列是甚麼？舉例：. 1 3 4 2 ...
LIS. • Longest Increasing Subsequence (最長遞增子序列) ... 已知LIS有O(n2)的演算法，是否能做到更快呢？ ... 於時我們得到了一個O(n*log(n))的LIS演算法！
【筆記】DP：LIS 最長遞增子序列. Posted on: 2020-01-16 | By: YuiHuang. 【範例】ZeroJudge d242: 00481 – What Goes Up 【題解】. a[ ]：讀入測資; dp[ idx ]：掃描 ...
#5. 刷題筆記｜ Leetcode — Longest Increasing Subsequence(LIS)
偏偏的演算法筆記 ... 刷題筆記｜Leetcode — Longest Increasing Subsequence(LIS) ... 我們發現可以接在7 之後，所以8 這一格的LIS 就可以填入
#6. Longest Increasing Subsequence (最長遞增子序列) - iT 邦幫忙
4 會先跟2 比大小，4比較大， 所以Math.nax(4當前LIS , 2的LIS ) 。 決定要不要更新4 的LIS 。 ... 但是這個演算法的遞迴是從0 到n ，12345。
#7. LIS演算法: 最長上升子序列- IT閱讀 - ITREAD01.COM
LIS演算法 : 最長上升子序列. 2019-01-05 254. LIS定義. LIS（Longest Increasing Subsequence）最長上升子序列一個數的序列bi，當b1 < b2 < … < bS的時候，我們稱這個 ...
#8. 1到N的排列，最長上升子序列(LIS)長度的期望是多少？ - GetIt01
我首先闡述一下大家耳熟能詳的最長上升子序列問題，和一個對應的演算法。 最長上升子序列（Longest Increasing Subsequence）問題. 定義1：定義最長上升子序列問題是，給 ...
最長遞增子序列中的元素在原序列中不一定是連續的。許多與數學、算法、隨機矩陣理論 ...
#10. 最長上升子序列LIS演算法粗略講解 - w3c學習教程
lis （longest increasing subsequence）最長上升（不下降）子序列，有兩種演算法複雜度為o(n*logn)和o(n^2)。在上述演算法中，若使用樸素的順序查詢在d1..dlen查詢， ...
#11. Longest Increasing Subsequence · 我的程式筆記 - forgoal
演算法 筆記: Longest Increasing Subsequence · GeeksforGeeks: Dynamic ... The longest Increasing Subsequence (LIS) problem is to find the length of the ...
#12. 最長上升子序列（LIS）演算法 - 程序員學院
最長上升子序列（LIS）演算法,lis longest increasing subsequence 最長上升子序列一個數的序列bi，當b1 b2 bs的時候，我們稱這個.
#13. [程式設計] 最長遞增子序列
最長遞增子序列(Longest increasing subsequence; LIS) 是一個需要使用動態規劃(dynamic programming) 技巧解決的問題。 ... 這裏用的是e-tutor 上的題目[ ...
#14. Longest Increasing Subsequence - 《演算法笔记》 - 上广才网
Longest Increasing Subsequence 演算法是計算機科學非常重要的基礎科目。簡單來說，演算法就是用電腦算數學的學問（古代人用算盤算、現代人用電腦 ...
#15. lis演算法 - 藥師家
「lis演算法」+1。要解決LIS的問題，主要有兩種演算法，一種是O(N²)的，一種是O(NlogN)。先講簡單易懂的O(N²)吧！nlogn ...,.深究LIS問題..LIS問題.
#16. LIS的優化演算法O（n log n)-技術 - 拾貝文庫網
標籤：lis print 組成 方便 str 陣列 複雜 color log. LIS的nlogn的優化： LIS的優化說白了其實是貪心演算法，比如說讓你求一個最長上升子序列把，一起走一遍。
#17. 最長遞增子序列的三種演算法 - 程式前沿
最長公共子序列演算法在演算法導論上有詳細講解，這裡簡略說下思想。 ... 令B[1] = 2，就是說當只有1一個數字2的時候，長度為1的LIS的最小末尾是2。
#18. 博碩士論文行動網
論文名稱: 最重子序列的快速演算法 ... 論文摘要最長共同子序列（LCS）問題以及最長遞增子序列（LIS）問題是兩個很古典的問題，許多有趣的問題都從這兩個問題延伸。
#19. 排序與搜尋
演算法 ：Dynamic Programming. 95/11/02 ... 【題1】最長遞增子序列(LIS, Longest Increasing Subsequence) ... 例如數列：4,2,3,7,5,6,8的LIS是2,3,5,6,8，長度為5。
#20. 圖解：什麼是最長遞增子序列？
進階: 你能將演算法的時間複雜度降低到嗎? 最長遞增子序列（Longest Increasing Subsequence，LIS ），毫無疑問，可以使用動態規劃進行求解，. 首先從輸入 ...
#21. lis演算法完整相關資訊
演算法 筆記- Subsequence找出所有的LIS ，以上述演算法做為基礎。 Longest Increasing Subsequence: Dynamic Programming. 演算法. 錯誤的做法：紀錄每種前綴的LIS 。
#22. 動態規劃最長遞增子序列LIS - w3c菜鳥教程
動態規劃最長遞增子序列LIS,問題一個序列有n個數a 1 a 2 a n ，求出最長非 ... 遞增子序列（LIS） nlog n 演算法 · 演算法設計作業LIS 最長遞增子序列 ...
#23. acm/course/LIS - 成大資工Wiki
Week 6: LIS(Longest Increasing Subsequence ). increasing: 嚴格遞增; subsequence: sub + sequence 。 sub 有著「次要」的意思，而sequence 是指數學之中 ...
#24. LIS算法_百度百科
LIS （Longest Increasing Subsequence）最长上升（不下降）子序列，有两种算法复杂度为O(n*logn)和O(n^2)。在上述算法中，若使用朴素的顺序查找在D1.
#25. lis演算法完整相關資訊 - 輕鬆健身去
演算法 筆記- Subsequence例如1 5 2 9 不是遞增子序列。 遞增的數學性質很強，可以設計高速演算法。 Longest Increasing Subsequence （ LIS ）. 「最長遞增子序列」。
#26. 【ALGORITHM】最長遞增子序列的應用 - 程式人生
lis （Longest Increasing Subsequence）問題在解決其他cs問題方面有多大用處？有一些演算法，使用耐心排序，動態規劃或與決策樹。這些在現實生活中是如何 ...
#27. 三言兩語說演算法——關於LIS O(n lgn)演算法的一點理解
關於LIS（Least Increasing Subsequence，可譯為最長遞增子序列、最長上升子序列），其O(n2)和O(nlgn)的演算法可以見博文[1][2]。 O(n2)的演算法很早之前就聽說，不算 ...
#28. 最長遞增子序列(LIS)(3) - 接睫毛- 痞客邦
最長遞增子序列(LIS)(3)Longest Increasing Subsequence忽然想到一個新的演算法：現有一數列f = {.....a......b.....c....d...e}, 很直.
#29. Week 9: Dynamic Programming (動態規劃) - HackMD
DP 不滿足第一週教材中提到的演算法三步驟，它僅是個方法 ... 直覺的，當前 LIS 末項數字越小，那麼越有可能使得LIS 繼續變長. 根據這樣的貪心策略，
#30. 2. 最長共同子序列演算法
動態規劃演算法(dynamic programming algorithm)使用動態規劃策略(dynamic programming strategy)解決問題。它將原問題分解成一系列子問題(subproblems)，並依序解決子 ...
#31. 使用遺傳演算法建構不同風險承受度的基金投資組合與資產配置
此研究使用上海交易所的100 檔A 股股票. 資料來做實證，資料月份從2002 年一月二日至2004 年十二月三十一日。實證結果發. 現，使用兩階段基因演算法選擇出的股票並實際做 ...
#32. LCS 和LIS - FJCU CPC 訓練網
LCS 和LIS. 最長共同子序列(Longest Common Subsequence). 最長共同子序列. 子序列是指一個序列去除任意個（包含0）元素後所形成的新序列。 給定兩序列A,B ，求最長的 ...
#33. ZeroJudge - d052: 11456 - Trainsorting 解題心得 - 創作大廳
而我們可以採取貪心演算法（Greedy Algorithm）的精神去得出LIS 的長度：. 每當有一新數字進來之後，判斷此數有無比現在LIS 結尾的數值大。
#34. Re: [理工] 請益演算法兩題(成大99, 103) - 看板Grad-ProbAsk
不好意思這題最後的細節我也不清楚（有了min cost的編輯序列，該如何用這序列去求出LCS，也就是LIS）， 以下前段主要來自於林立宇老師的演算法講義 ...
#35. 時間複雜度nlogn
在描述演算法複雜度時,經常用到o (1), o (n), o (logn), o (nlogn)來表示對應演算法的 ... LCS時間複雜度O(NlogN) （LCS 轉LIS） 2019-01-25 254 LCS(Longest Common ...
#36. Python實現七大查詢演演算法的範例程式碼 - IT145.com
最基礎的遍歷無序列表的查詢演演算法# 時間複雜度O(n) def sequential_search(lis, key): length = len(lis) for i in range(length): if lis[i] ...
#37. [C_DP23-中] 最大單調遞減數字子序列 - louisfghbvc的部落格
思路: 同LIS演算法，只是要紀錄路徑，dp[i]+1 >= dp[j]，dp[j]可以由dp[i]再加1而來。當有這種情況時，更新path。 表示從i而來，然而同樣的path最大 ...
#38. 101北一女中資訊選手培訓營
想想看：這個演算法的複雜度是？ 同樣的問題還有更快的作法，但他不能夠“回溯”. LIS的回溯-. 加上一個「我從何而來」的紀錄表格. int ele[N] = {…};.
#39. 演算法筆記lcs - Athlet
本講我們來探討動態規劃算法中一個常見的問題最長公共子序列即LCS(Long Common Sequence) ... Increasing Subsequence 項次的字典順序：改為紀錄每項數字為開頭的LIS。
#40. Longest Increasing Subsequence，大家都在找解答 訂房優惠 ...
Longest Increasing Subsequence，大家都在找解答第1頁。,例如1529不是遞增子序列。遞增的數學性質很強，可以設計高速演算法。LongestIncreasingSubsequence（LIS）.
#41. ACM 481 What Goes Up - UVa - Note Carefully
用正常的O(n ^ 2)的演算法去解竟然會TL，傻眼… ... 結果AC一定要用O(nlogn)的演算法…… 就開始看… ... 注意，上面這個例子並不表示，所有lis為4的組合…
#42. 在array 是最长递增子序列( s )的一部分，确定哪些项_algorithm
一種方法是在最長的子序列中使用相同的動態演算法，跟蹤 i 項之前的最佳項目。 ... 1 位於索引0，因此給它的lis分數為1，沒有以前的索引; 2 前面可以是 1 ，因這裡 2 ...
#43. DP筆記最長上升子序列（LIS)以及零件分組問題 - IT人
1 關於最長上升子序列（LIS）大家都很清楚題目是什麼下面是我的程式碼主要 ... 樸素演算法dp[i]=max(dp[j]+1,dp[i]); for(i=1;i<n;i++) { for(j=0;j<i ...
#44. 該詞條未找到_海詞詞典 - 海词词典
其中D-M演算法用於得到最小的節點間單次傳播開銷，而ILS和LIS演算法分別在鏈式結構和更普遍 ... whereas ILS and LIS Algorithm reduce the total costs to minimum ...
#45. 三月2014
這題是找最長的路徑，我們可以用BellmanFord演算法，與找最短路徑相同的 ... 因此數字'5'的LIS為4,LDS為2，所以'5'為中心組成Wavio Sequence的長度 ...
#46. 動態規劃 - 國立聯合大學
會被用到2次，但我們用表格記錄已算過的部份!! ◇ Bottom-Up求算方式. ◇ 動態規劃(Dynamic Programming)是一種表格式的演算法設計原則。
#47. lis的中文翻譯和情景例句- 留聲詞典
In this paper, three optimized propagation algorithms for MRD are presented , D - M , ILS and LIS. 提出了關於MRD 的3個最佳化傳播演算法:D -M, ILS和LIS演算法.
#48. ils algorithm 中文意思是什麼
【數學】演算法；規則系統；演段。 ils algorithm 例句. D-m algorithm gets the optimized individual cost per sites pair, whereas ils and lis algorithm reduce ...
#49. 微軟秋招高頻題：最長上升子序列 - sa123
LIS 是[2,4,5,. 【題解】 演算法 DP 演算法思路. 因為所求為子序列，很容易想到一種線性動態規劃。 對於求最長上升子序列，上升我們肯定需要知道當前 ...
#50. Wavio Sequence - Bear Duen
int LIS[10001];. int lis[10001];. int LDS[10001]; ... while (num[i]>LIS[j] && j<LIS_max) ... 更多熊爾頓Bear Duen 的演算法實驗 推薦文章.
#51. 銘傳資工CPE 暨進階演算法研習 - Facebook
https://www.dropbox.com/s/0dyixnxtkyi7hue/LIS.pptx?dl=0. ... 研習方式是參與研習的同學，輪流製作投影片、上台報告一個進階演算法，並與大家討論。
#52. 動態規劃
= +. Page 42. 單一起點之最短路徑：一般的加權值. 演算法1. • 這個演算法也稱為Bellman & Ford 演算法。 輸入：一個加權、連通有向圖G 以及一個頂點v。 輸出：dist[ j], 1 ...
#53. Template. Longest Common Subsequence | Samuel's Blog
lis [i][j] = max(lis[i - 1][j], lis[i][j - 1]); ... 首先用 O ( N ) 的方式先將LCS問題轉成LIS，再用Greedy方式算出LCS。 參考資料：演算法筆記。
#54. Advance-Algorithm::homework6 · NiNi's Den
建議如果看不懂算法的話可以拿起紙筆操作，因為我有點懶不想要畫圖。 題一. Show that LCD$\leq$ LIS and LCS$\leq$ ...
#55. POJ 1836 Alignment 最長遞增子序列(LIS)的變形 - 趣讀
O(n^2)和O(nlogn)演算法都可以過。 O(n^2)演算法︰. #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; const int Max=1e3+5; ...
#56. 離散小波轉換影像壓縮法之改善Improvement Of Image ...
編碼法(context-based arithmetic encoding, CAE) [7]. 上。 我們所提出的方法，是改良SPIHT 演算法。 在LIP、LIS 及LSP 串列中的座標，其編碼後的輸.
#57. 单调队列优化LIS - CSDN博客
我们都知道O(n^2)的LIS（最长不（上升）下降子序列）问题的动态规划求解算法，但是，面临下面的题目我们就措手无策了↓.
#58. 最長的子序列基本資訊 - 他山教程
簡單形式的演算法： · 查詢兩個文件共有的唯一行。 · 從第一個文件中取出所有這些行，並根據它們在第二個文件中的外觀進行排序。 · 計算結果序列的LIS（通過 ...
#59. python冒泡演算法
import random #用random和range生成30個數的一個列表lis = [] for i in range(10): n = random.randint(1,1000) lis.append(n) #查看原有列表print(lis) #使用冒泡 ...
#60. COPAN Radian™_全自動抗生素紙錠敏感性測試模組
-Expert System獨立軟體，配合WASPLab® WebApp Halo Recognition圖像分析演算法並與實驗室LIS交互解釋；可依據BASIC與EXPERT EUCAST規則，提供抗生素藥敏測試的解釋。
#61. SCIST 演算法week14
#62. 最长上升子序列· Longest Increasing Subsequence - 九章算法
且下标表示LIS长度，也是严格递增，可以在B数组中进行二分查找。 对于每个位置i，我们要找，所有小于A. i. , 且Dp值最大的那个。这个操作在B ...
#63. [高等演算法] 雜II - 個人新聞台
高等演算法第6 次作業 1. Show that LCD≦LIS and LCS≦LIS. Does this result imply that there exist O(n log n) algorithms for LCD and LCS?
#64. LCS O(nlogn) 算法 - 大神的世界- 痞客邦
LCS O(nlogn) 算法 ... 第二步：求C 集合的LIS ( longest increasing subsequence ) ... 問題2: 為什麼這樣做會轉變為LIS 問題呢？
#65. lcs 演算法LCS演算法-簡介 - Czsrl
這題是個LCS和LIS的綜合。可以設表示當前到A串的位置，B串的位置，且當前的LCIS的最后一個數是。 則有轉移方程轉移的時候發現對于當前的位置，是固定的，所以其實轉移集合 ...
#66. 演算法筆記lcs - Zikple
解法一： 在沒學動態規劃之前， x2，我只能說，《算法之道》甄選了那些最能夠展現 ... 最長公共子序列（LCS）問題算法詳解+例題（轉換成LIS，在算法LCS 中，為了節省 ...
#67. 2021通訊大賽「國際賽」優秀作品出爐，多國團隊為全球帶來 ...
... 大賽「國際賽」優秀作品出爐，多國團隊為全球帶來創新科技應用. LIS ... Ubestream自主研發輕量化自然語意演算法，可嵌入消費性電子產品使用之中 ...
#68. 情境科學教材最有趣的科學教材就在LIS
1820年代，科學家們紛紛對電與磁之間神秘的關係，各種研究與實驗設計實驗紛紛被提出。法拉第做出電動機的原型、安培提出安培右手定則、阿拉法也設計了磁力的實驗...引出了 ...
#69. 平行模式程式庫(PPL)
其提供在資料上平行作用的泛型、類型安全演算法和容器，可提升應用程式程式碼與基礎執行緒機制之間的抽象層級。 PPL 有提供共用狀態的替代方案，也 ...
#70. 圖解密碼學與資訊安全 - 第 85 頁 - Google 圖書結果
祕密金鑰產生子祕密金鑰演算法 L ( 32 位元) Ro ( 32 位元) k , ki ... XOR L = R , R - Lo xor f ( Ro , K ) XOR Lo = R -1 R - L Xor f ( R , K ) Lis - R4 14 | Ris ...
#71. 道路災害防治技術強化研究 - 第 5-8 頁 - Google 圖書結果
+ lis X Jan + Y. at + Z . Pay +1 23 13 V ( 5.11 )其中, ( u , y )是率定參照物上特徵點在影像座標系中的座標, ... 為了提高精度,應當加入非線性優化演算法。
#72. C++程式設計解題入門(第二版)融入程式設計競賽與APCS實作題(電子書)
(c)演算法效率分析執行第 12 到 44 行程式碼,是程式執行效率的關鍵, ... 8-3-1 Linked List 使用 STL 實作【8-3-1-Linked Lis 使用 STL 實作.cpp】(a)範例說明請實作 ...
#73. 從AI到智慧醫療 - Google 圖書結果
... 擴展至可即時擷取過去以來的LIS、PACS、RIS等資料庫上之欄位。 ... 只是將原來由資深醫師的經驗傳承與知識口授方式,轉換成訓練電腦演算法與驗證預測模型。
#74. 資訊架構學網站應用: - 第 309 頁 - Google 圖書結果
... 互動設計的研究方法;演算法和程序思考;循序式視覺化和分析;人類、電腦與認知;以及資訊文化。很多資訊建築師選的研究課程都是圖書館和資訊科學( LIS )、或者人機 ...
#75. MIS網管破解速成高手制霸技 - Google 圖書結果
【Gufmonn ol90 「廿 hm 35 posses】是最花時間也最安全的 r 檔案抹除演算法'整套執行起來總計將對磁碟『 _s 戛 1 二矗實 l f 王 _ 畫矗| liS 呂 Sl 】矗|蠢|寡中由 ...
lis演算法 在 Re: [理工] 請益演算法兩題(成大99, 103) - 看板Grad-ProbAsk 的美食出口停車場
我在我這篇標題有雞婆加上學校年份，以供未來有需要的人也可以搜到
還請原po見諒
※ 引述《leexu3 (LEE)》之銘言：
: 成大的99年Checkboard
:
: 1.寫不出code 雖然感覺很明顯對 ＝＝
不知道這樣寫pseudo code可不可以：
// size: 記錄大小為2^n * 2^n之checkerboard的n
function board_cover(board bd, size n):
// 若只剩大小為2 * 2之checkerboard，
// 根據我們的做法，必定當中已有1 * 1的square不可cover，
// 等同被移除一塊square
if size == 1:
將一個tromino覆蓋剩餘區域;
return;
else:
將大小為2^n * 2^n之checkerboard劃分為4塊大小為2^n-1 * 2^n-1的board;
分別標記為b1, b2, b3, b4;
判斷該4塊中哪塊board有存在1 square不可cover;
在2^n * 2^n之board的中心覆蓋上一個tromino，其覆蓋的區域各有1 square位在
其它「原不存在不可cover的1 square」的3大塊board;
// 如此一來，此時4大塊2^n-1 * 2^n-1的board各有1 square不可cover
// 遞迴對這4大塊board再去填滿tromino
board_cover(b1, n - 1);
board_cover(b2, n - 1);
board_cover(b3, n - 1);
board_cover(b4, n - 1);
return;
我覺得應該這樣大概寫出做法就可以了，可以的話再畫圖示意，
這樣閱卷老師應該會接受吧QwQ？
資料結構還有其他細節小弟我覺得應該不算此題重點，所以就沒詳述了
（用array存board、中心的index、如何判斷哪一塊存在不可cover的square）
若概念有問題或哪邊還可以寫得更不冗長，還請各位不吝指點，感謝！
: 成大103
:
: Prove that "the longest increasing subsequence problem" can be reduced
: to "the edit distance problem"
: 兩個演算法我會 但不知道怎麼reduced 感覺就是有讀沒有通
: 想上來請益各位 謝謝！
不好意思這題最後的細節我也不清楚
（有了min cost的編輯序列，該如何用這序列去求出LCS，也就是LIS），
以下前段主要來自於林立宇老師的演算法講義
假設LIS中input sequence為X = (7, 4, 1, 2, 6)
對X排序，可得sequence Y = (1, 2, 4, 6, 7)，則求LIS(X)又等同求LCS(X, Y)
再來看Edit distance problem(ED)
定義edit operation及其cost：
1. substitution，Cs = 2
2. insertion，Ci = 1
3. deletion，Cd = 1
題外話，我覺得「替代」的操作在此題reduce中似乎沒用到？（概念有錯還請指正）
接著是min edit cost與LCS length的關係
首先LIS(X) = LCS(X, Y) = (1, 2, 6)
假設為ED(X, Y)為要將X編輯成Y的min cost，
等同於在X中delete非LIS的元素（刪x1, x2的7, 4），接著同時對照Y
在X對應的位置insert被刪掉的元素（在2, 6間插4、在最尾端插7）
由上述例子可知，假設X的元素數量（|X|）為n，LCS元素數為|LCS(X, Y)|
則ED(X, Y) = 2 * (|X| - |LCS(X, Y)|)
所以當若給一input sequence X（也同樣是欲求LIS的X），
排序X得Y，接著先找出具有min cost的編輯序列，
再來我不太理解的是，該如何從這些insert、delete的operation中，
求出X和Y的LCS，也就是X的LIS呢？
林立宇老師的講義上只寫「欲求LIS(X)」，只需在過程中額外記錄一些編輯的程序即可
假設X = (4, 1, 2)，Y = (1, 2, 4)
min cost of edit sequence是從X刪除x1，插入y3到X，
那我們該如何從這兩個operation中，得知X的LIS就是(x2, x3)，也就是1, 2呢？
小弟的猜想是，最後的編輯序列求出後，
「只執行」編輯序列中delete的操作，一旦編輯序列中沒有delete，就output X的內容
值得一提的是，將substitution 視為等同 delete 再 insert，所以成本我設為相同
（2 = 1 + 1）
當最後有了編輯序列後，我將每個substitution都以「delete + insert」的操作取代
或者，一開始直接將substitution的cost設為無限大，
如此一來必不會有substitution的操作出現，即可正確輸出
（感謝FARXIS大耐心提出反例與盲點）
以上是我查過資料後的一些想法，還請大家有其他想法盡量提出、指正，
感謝！
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.26.141.161
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Grad-ProbAsk/M.1515147047.A.89D.html
立宇老師講義上似乎也沒有提到這部分，我再思考看看
一個是longest sequence of positions，所以才想說是不是optimization problem
「只執行」編輯序列中delete的操作，一旦編輯序列中沒有delete，就output X的內容
如此一來，儘管input X是sorted，當要輸出時一開始判斷也會因X沒有delete就Output
請問F大這樣可以嗎？
感謝F大耐心看我的想法並挑出許多瑕疵QwQ
那請問F大，因為 我將substitution 視為等同 delete 再 insert，所以成本我設為相同
（2 = 1 + 1）
所以為了讓我能以上述建構解的方法正確運作，
當最後有了編輯序列後，我將每個substitution都以「delete + insert」的操作取代
或者，我將substitution的cost設為無限大，如此一來必不會有substitution的操作出現
那請問建構解的部分這樣是否就可行了呢？
另外我google了幾篇有提到這兩者間轉換的文章，似乎都沒說明到為何可以是min cost
請問F大方便提點一下嗎？
※ 編輯: ShenJing (114.26.141.161), 01/06/2018 00:24:12
※ 編輯: ShenJing (114.26.141.161), 01/06/2018 07:39:27
... <看更多>