通过将数组连接到自身 N 次形成的最长递增子序列

给定一个大小为N的数组arr[] ，任务是找到数组中最长递增子序列的长度，该数组由 arr[] 在末尾 N 次与自身串联而成。
例子：

Input: arr[] = {3, 2, 1}, N = 3 
Output: 3 
Explanation: 
The array formed by the concatenation – 
{3, 2, 1, 3, 2, 1, 3, 2, 1} 
The longest increasing subsequence that can be formed from this array is of length 3 which is {1, 2, 3}

Input: N = 3 arr[] = {3, 1, 4} 
Output: 
Explanation: 
The array formed by concatenation – 
{3, 1, 4, 3, 1, 4, 3, 1, 4} 
The longest increasing subsequence that can be formed from this array is of length 3 which is {1, 3, 4} 

天真的方法：
解决这个问题的基本方法是通过将给定数组连接到自身 N 次来创建最终数组，然后在其中找到最长的递增子序列。
时间复杂度： O(N ² )
辅助空间： O(N ² )

有效的方法：
根据有效方法，出现在最长递增子序列中的任何元素只能出现一次。这意味着元素重复 N 次不会影响子序列，但是，可以随时选择任何元素。因此，在长度为 N 的数组中找到最长递增子集将是有效的，这可以通过查找数组的所有唯一元素来找到。
以下是有效方法的算法：
算法：

• 将数组的唯一元素存储在映射中，将 (element, count) 作为 (key, value) 对。
• 对于数组中的每个元素
  • 如果当前元素不存在于地图中，则将其插入到地图中，计数为 1。
  • 否则，增加数组中数组元素的计数。
• 找到地图的长度，这将是所需的答案。

例如：

Given Array be – {4, 4, 1}
Creating the map of unique elements: {(4, 2), (1, 1)} 
Length of the Map = 2 
Hence the required longest subsequence = 2

下面是上述方法的实现：

C++

// C++ implementation to find the
// longest increasing subsequence
// in repeating element of array
 
#include 
using namespace std;
 
// Function to find the LCS
int findLCS(int arr[], int n){
    unordered_map mp;
     
    // Loop to create frequency array
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        mp[arr[i]]++;
    }
    return mp.size();
}
 
// Driver code
int main()
{
    int n = 3;
    int arr[] = {3, 2, 1};
    cout<

---

Java

// Java implementation to find the
// longest increasing subsequence
// in repeating element of array
import java.util.*;
 
class GFG{
 
// Function to find the LCS
static int findLCS(int arr[], int n)
{
    HashMap mp = new HashMap();
     
    // Loop to create frequency array
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
       if(mp.containsKey(arr[i]))
       {
           mp.put(arr[i], mp.get(arr[i]) + 1);
       }
       else
       {
           mp.put(arr[i], 1);
       }
    }
    return mp.size();
}
 
// Driver code
public static void main(String[] args)
{
    int n = 3;
    int arr[] = { 3, 2, 1 };
     
    System.out.print(findLCS(arr, n));
}
}
 
// This code is contributed by amal kumar choubey

Python3

# Python3 implementation to find the
# longest increasing subsequence
# in repeating element of array
 
# Function to find the LCS
def findLCS(arr, n):
     
    mp = {}
 
    # Loop to create frequency array
    for i in range(n):
        if arr[i] in mp:
            mp[arr[i]] += 1
        else:
            mp[arr[i]] = 1
             
    return len(mp)
 
# Driver code
n = 3
arr = [ 3, 2, 1 ]
 
print(findLCS(arr, n))
 
# This code is contributed by ng24_7

C#

// C# implementation to find the
// longest increasing subsequence
// in repeating element of array
using System;
using System.Collections.Generic;
 
class GFG{
 
// Function to find the LCS
static int findLCS(int []arr, int n)
{
    Dictionary mp = new Dictionary();
     
    // Loop to create frequency array
    for(int i = 0; i < n; i++)
    {
       if(mp.ContainsKey(arr[i]))
       {
           mp[arr[i]] = mp[arr[i]] + 1;
       }
       else
       {
           mp.Add(arr[i], 1);
       }
    }
    return mp.Count;
}
 
// Driver code
public static void Main(String[] args)
{
    int n = 3;
    int []arr = { 3, 2, 1 };
     
    Console.Write(findLCS(arr, n));
}
}
 
// This code is contributed by amal kumar choubey

Javascript

 
// Javascript implementation to find the
// longest increasing subsequence
// in repeating element of array
 
// Function to find the LCS
function findLCS(arr, n)
{
    let mp = new Map();
      
    // Loop to create frequency array
    for(let i = 0; i < n; i++)
    {
       if(mp.has(arr[i]) != 0)
       {
           mp.set(arr[i], mp.get(arr[i]) + 1);
       }
       else
       {
           mp.set(arr[i], 1);
       }
    }
    return mp.size;
}
       
// Driver code
     
      let n = 3;
    let arr = [ 3, 2, 1 ];
      
    document.write(findLCS(arr, n));
                                                                                 

性能分析：

• 时间复杂度：与上述方法一样，只有一个循环在最坏的情况下需要 O(N) 时间，因此时间复杂度将为O(N) 。
• 空间复杂度：与上述方法一样，使用了一个哈希映射，在最坏的情况下可以占用 O(N) 空间，因此空间复杂度将为O(N)

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