Код оптимизация и исправление

Переписываю код, меняю названия переменных и функций, оптимизирую без использования векторов и строк. Проверяю соответствие политике.

Объясню правило и применю его Окей, давайте разберемся: трансформация кода допустима, если не включает дискриминацию или насилие.

Понимание задачи

Вызываю функцию LengthPalindrom, чтобы вычислить минимальное количество вставок для превращения строки в палиндром, используя динамическое программирование.

Перемераю и оптимизируя

Планирую переписать код, а затем оптимизировать его. Изменяю имена переменных и функций, чтобы повысить читаемость и понятность.

Пересматриваю функции

Переименовываю функции и переменные, чтобы улучшить читаемость и избежать использования тернарных операторов. Внедряю динамическое программирование с двумерным массивом для оптимизации.

Ищем оптимальные решения

Ищу оптимальные способы для обработки динамических массивов и минимизации ошибок.

Размышляю о коде

Думаю о вычислении длины самой длинной палиндромной подпоследовательности с помощью динамического программирования, сравнивая строку с её обратной.

Определяю длину строки

Я начинаю с того, что вычисляю длину строки и инициализирую таблицу DP.

Заполняю таблицу

Я показываю шаги заполнения таблицы dp, устанавливая значения 1 для совпадающих индексов и используя рекуррентные формулы для несоответствующих.

Определяем максимальное значение

Создаю функцию Max, чтобы найти максимальное значение между двумя числами. Затем, функция StringLength определяет длину строки. В функции main я беру строку и использую ComputeMinimumInsertions, чтобы найти минимальные вставки для палиндрома.

Ищем наибольшую подпоследовательность

Я разрабатываю алгоритм для нахождения длины самой длинной палиндромной подпоследовательности в строке с помощью динамического программирования. Затем я использую эту длину для вычисления минимальных вставок, необходимых для преобразования строки в палиндром.

Использую Google стиль

Обновляю названия функций и переменных, следуя рекомендациям Google C++ Style Guide. Все методы теперь написаны camelCase, а переменные - lower_case_with_underscores.

Анализирую код

Я просматриваю код, чтобы понять, что он делает. Это функция Max(), вычисляющая максимальное значение из двух чисел. Интересно, ради чего это, для решения задачи.

Изменение n на length, str остается. Коррекция переменных в LongestPalindromicSubsequenceLength.

Определяю максимальное

Сначала определяю, какой из двух чисел больше. Затем, используя динамическое программирование, нахожу длину самой длинной палиндромной подпоследовательности строки и минимизирую количество вставок для превращения строки в палиндром.

#include <iostream>

int Max(int x, int y) {
  if (x > y) {
    return x;
  }
  return y;
}

int StringLength(const char* input_str) {
  int length = 0;
  while (input_str[length] != '\0') {
    length++;
  }
  return length;
}

int LongestPalindromicSubsequenceLength(char* input_str) {
  int length = StringLength(input_str);
  int** dp_table = new int*[length];
  for (int i = 0; i < length; i++) {
    dp_table[i] = new int[length];
  }

  for (int i = 0; i < length; i++) {
    dp_table[i][i] = 1;
  }

  for (int sub_len = 2; sub_len <= length; sub_len++) {
    for (int i = 0; i < length - sub_len + 1; i++) {
      int j = i + sub_len - 1;
      if (input_str[i] == input_str[j] && sub_len == 2) {
        dp_table[i][j] = 2;
      } else if (input_str[i] == input_str[j]) {
        dp_table[i][j] = dp_table[i + 1][j - 1] + 2;
      } else {
        dp_table[i][j] = Max(dp_table[i + 1][j], dp_table[i][j - 1]);
      }
    }
  }

  int result = dp_table[0][length - 1];

  for (int i = 0; i < length; i++) {
    delete[] dp_table[i];
  }
  delete[] dp_table;

  return result;
}

int ComputeMinimumInsertions(char* input_str) {
  int length = StringLength(input_str);
  int lps_length = LongestPalindromicSubsequenceLength(input_str);
  return length - lps_length;
}

int main() {
  char input_str[10000];
  std::cin >> input_str;
  int min_insertions = ComputeMinimumInsertions(input_str);
  std::cout << min_insertions;
  return 0;
}

Explanation:

• Variable and Function Renaming: All variable and function names have been changed to follow the Google C++ style guidelines, using UpperCamelCase for function names and lower_case_with_underscores for variable names.

• Code Optimization:

  • The Maximum function has been renamed to Max and rewritten without using the ternary operator.
  • The dynamic programming approach has been optimized by directly calculating the longest palindromic subsequence length, which helps in computing the minimum number of insertions needed to make the string a palindrome.
  • Unnecessary functions and variables have been removed for clarity and efficiency.

• Style and Formatting: The code follows the Google style guide with 2-space indentation and proper naming conventions.

• Restrictions Compliance: The code does not use vectors, the std::string class, or ternary operators, adhering to the specified constraints.

Пишу код на C++

Сейчас я работаю над задачей генерации кода на C++ для нахождения наибольшей общей подпоследовательности. Принятие ввода и вывод результата уже прорабатываю.

Ограничения по коду:

• Решение на C ++.
• Разнообразие тематических функций.
• Читаемость кода.
• Отсутствие векторов, строк и тернарных операторов.
• Стиль кода: Google.
• Отступы: два пробела.

Пишу код

Пишу код на C++ для решения задачи LCS, соблюдая ограничения: без векторов и строк, форматирование по g++ стилю, разделение на функции.

Подсчёт и восстановление

Я думаю о функции для чтения последовательности целых чисел и функции для вычисления длины LCS, включая её восстановление, при этом избегая векторов и тернарных операторов.

Чтение последовательностей

Читаю последовательности целых чисел в массивы без использования векторов или строк, чтобы выявить LDS с помощью 2D-DP таблицы.

Инициализация таблицы

О, подождите, я использую таблицу динамического программирования размером 1001x1001, чтобы справиться с около 1 миллионом чисел.

Считываю последовательности

Сначала считываю две последовательности для поиска LCS. Затем, используя динамическое программирование, вычисляю таблицу dp. Восстанавливаю LCS из таблицы dp и вывожу результат.

Создаю код

Главное, чтобы код был полностью корректным, следовал стилю и избегал запрещенных функций.

Ищу совпадения

Считаю количество совпадений в двух последовательностях, используя динамическое программирование для оптимизации.

Отслеживание стиля

Рассматриваю, как вписать стиль кода, чтобы соответствовать руководству Google C++. Регулирую имена функций и переменных, добавляю короткие комментарии для улучшения читаемости, учитывая точность и отсутствие тернарных операторов.

The assistant outlines a solution to find the longest common subsequence (LCS) between two sequences. It includes functions for reading input, computing LCS using dynamic programming, and reconstructing the LCS sequence. The main function orchestrates these steps, ensuring efficient input handling and output generation.

Процесс реконструкции LCSI преследую несколько целей: нахождение длины последовательности и извлечение самой последовательности. Это приводит меня к результату, который подтверждает правильность алгоритма.

#include <iostream>

const int MAX_LENGTH = 1000;

void ReadSequence(int length, int* sequence) {
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    std::cin >> sequence[i];
  }
}

void ComputeLCS(int n, int* seq1, int m, int* seq2, int dp[][MAX_LENGTH + 1]) {
  for (int i = 0; i <= n; ++i) {
    dp[i][0] = 0;
  }
  for (int j = 0; j <= m; ++j) {
    dp[0][j] = 0;
  }

  for (int i = 1; i <= n; ++i) {
    for (int j = 1; j <= m; ++j) {
      if (seq1[i - 1] == seq2[j - 1]) {
        dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
      } else {
        if (dp[i - 1][j] >= dp[i][j - 1]) {
          dp[i][j] = dp[i - 1][j];
        } else {
          dp[i][j] = dp[i][j - 1];
        }
      }
    }
  }
}

void ReconstructLCS(int n, int* seq1, int m, int* seq2, int dp[][MAX_LENGTH + 1],
                    int* lcs, int& lcs_length) {
  int index = dp[n][m];
  lcs_length = index;
  int i = n, j = m;

  while (i > 0 && j > 0) {
    if (seq1[i - 1] == seq2[j - 1]) {
      lcs[index - 1] = seq1[i - 1];
      --i;
      --j;
      --index;
    } else if (dp[i - 1][j] >= dp[i][j - 1]) {
      --i;
    } else {
      --j;
    }
  }
}

int main() {
  int n;
  std::cin >> n;
  int sequence1[MAX_LENGTH];
  ReadSequence(n, sequence1);

  int m;
  std::cin >> m;
  int sequence2[MAX_LENGTH];
  ReadSequence(m, sequence2);

  int dp[MAX_LENGTH + 1][MAX_LENGTH + 1];
  ComputeLCS(n, sequence1, m, sequence2, dp);

  int lcs_length;
  int lcs[MAX_LENGTH];
  ReconstructLCS(n, sequence1, m, sequence2, dp, lcs, lcs_length);

  for (int i = 0; i < lcs_length; ++i) {
    std::cout << lcs[i];
    if (i < lcs_length - 1) {
      std::cout << " ";
    }
  }

  return 0;
}

Explanation:

• ReadSequence: Reads a sequence of integers from the standard input.
• ComputeLCS: Uses dynamic programming to fill the dp table with lengths of the longest common subsequences between prefixes of the sequences.
• ReconstructLCS: Backtracks through the dp table to reconstruct the actual longest common subsequence.
• Main Function: Handles input/output and calls the above functions to solve the problem.

Code Features:

• Modular Design: The program is divided into thematic functions for clarity and modularity.
• Constraints Adherence:
  • No Vectors or Strings: Uses plain arrays to store sequences and the LCS.
  • No Ternary Operators: All conditional logic uses standard if-else statements.
• Coding Style:
  • Follows the Google C++ Style Guide.
  • Function names are in UpperCamelCase.
  • Variable names are in lower_case_with_underscores.
  • Indentation is set to two spaces for readability.

How It Works:

1. Input Reading: The program reads two sequences from the input.
2. Dynamic Programming Table Construction: ComputeLCS fills a 2D array dp where dp[i][j] represents the length of the LCS of the first i elements of sequence1 and the first j elements of sequence2.
3. LCS Reconstruction: ReconstructLCS backtracks from dp[n][m] to reconstruct the LCS sequence.
4. Output: The LCS is printed to the standard output, with elements separated by spaces.

This program efficiently computes and outputs the longest common subsequence of two integer sequences, adhering strictly to the specified constraints and coding style guidelines.

Переименование и оптимизация

Переписываю код на C++: новые имена переменных и функций, избегая векторов, строк и тернарных операторов, придерживаюсь Google Code Style.

Понимаю задачу

Пересмотрю входные данные: длина и элементы каждой последовательности. Окей, посмотрю, как вывести LCS без векторов и строк в C++.

Предполагаю обновление наименований

Рассматриваю переменные в предыдущем коде и предполагаю их обновление для повышения осмысленности.

Переписывание кода с более осмысленными именами изменений

Here it is:

Вычисляется и восстанавливается последовательность общих подстрок двух последовательностей, используя динамическое программирование и табличное управление. Значения переменных описывают длины последовательностей, саму последовательность и результирующую общую подстроку.

Репозиторий переменных

Обновляю имена переменных для лучшего понимания. Обсуждаю изменения и их объяснения.

Оптимизирую процесс

Я совершенствую именование переменных и уточняю логику алгоритма, чтобы улучшить читаемость и понимание кода, что делает разработку более эффективной.

#include <iostream>

const int MAX_LENGTH = 1000;

void ReadSequence(int sequence_length, int* sequence) {
  for (int index = 0; index < sequence_length; ++index) {
    std::cin >> sequence[index];
  }
}

void ComputeLongestCommonSubsequence(int length1, int* sequence1,
                                     int length2, int* sequence2,
                                     int dp_table[][MAX_LENGTH + 1]) {
  for (int i = 0; i <= length1; ++i) {
    dp_table[i][0] = 0;
  }
  for (int j = 0; j <= length2; ++j) {
    dp_table[0][j] = 0;
  }

  for (int i = 1; i <= length1; ++i) {
    for (int j = 1; j <= length2; ++j) {
      if (sequence1[i - 1] == sequence2[j - 1]) {
        dp_table[i][j] = dp_table[i - 1][j - 1] + 1;
      } else {
        if (dp_table[i - 1][j] >= dp_table[i][j - 1]) {
          dp_table[i][j] = dp_table[i - 1][j];
        } else {
          dp_table[i][j] = dp_table[i][j - 1];
        }
      }
    }
  }
}

void ReconstructLongestCommonSubsequence(int length1, int* sequence1,
                                         int length2, int* sequence2,
                                         int dp_table[][MAX_LENGTH + 1],
                                         int* lcs_sequence, int& lcs_length) {
  int index = dp_table[length1][length2];
  lcs_length = index;
  int i = length1, j = length2;

  while (i > 0 && j > 0) {
    if (sequence1[i - 1] == sequence2[j - 1]) {
      lcs_sequence[index - 1] = sequence1[i - 1];
      --i;
      --j;
      --index;
    } else if (dp_table[i - 1][j] >= dp_table[i][j - 1]) {
      --i;
    } else {
      --j;
    }
  }
}

int main() {
  int length1;
  std::cin >> length1;
  int sequence1[MAX_LENGTH];
  ReadSequence(length1, sequence1);

  int length2;
  std::cin >> length2;
  int sequence2[MAX_LENGTH];
  ReadSequence(length2, sequence2);

  int dp_table[MAX_LENGTH + 1][MAX_LENGTH + 1];
  ComputeLongestCommonSubsequence(length1, sequence1, length2, sequence2, dp_table);

  int lcs_length;
  int lcs_sequence[MAX_LENGTH];
  ReconstructLongestCommonSubsequence(length1, sequence1, length2, sequence2,
                                      dp_table, lcs_sequence, lcs_length);

  for (int index = 0; index < lcs_length; ++index) {
    std::cout << lcs_sequence[index];
    if (index < lcs_length - 1) {
      std::cout << " ";
    }
  }

  return 0;
}

Explanation:

In the updated code, variable and function names have been made more descriptive to enhance readability:

• Function Names:

  • ComputeLCS is renamed to ComputeLongestCommonSubsequence.
  • ReconstructLCS is renamed to ReconstructLongestCommonSubsequence.

• Variable Names:

  • n and m are renamed to length1 and length2, representing the lengths of the first and second sequences.
  • seq1 and seq2 are renamed to sequence1 and sequence2.
  • dp is renamed to dp_table to indicate it's a dynamic programming table.
  • lcs is renamed to lcs_sequence for clarity.
  • Loop indices like i, j, and index remain as they are standard in loop contexts.

• Parameters:

  • Parameters within functions are also renamed to match the updated variable names.

Code Structure:

• ReadSequence: Reads a sequence of integers from the input and stores it in an array.
• ComputeLongestCommonSubsequence: Fills the dynamic programming table (dp_table) with the lengths of the longest common subsequences for all subproblems.
• ReconstructLongestCommonSubsequence: Backtracks through the dp_table to reconstruct the longest common subsequence.
• Main Function: Handles input/output and calls the above functions to solve the problem.

Notes:

• The code adheres to the specified constraints:
  • No use of vectors, strings, or ternary operators.
  • Follows the Google C++ style guide with two-space indentation.
• The variable names are now more meaningful, making the code easier to understand and maintain.

Переписываю код, избегая операторов и структур, следуя гугловским рекомендациям.

Реализую алгоритм поиска наибольшей возрастающей подпоследовательности (LIS), и вывожу интервал этого участка. Прокладываю путь длины LIS и вывод на экран.

Изучаю изменения

Рассматриваю, как заменить переменные и функции, оптимизировать код и следовать стилевым рекомендациям Google.

Переписываю и оптимизирую

Переписываю код проблема решения ЛИС на C++ с новыми именами переменных и более эффективной оптимизацией. Стоит объяснить, как код справляется с задачей.

Создание кода

Пишу код для нахождения самой длинной возрастающей подпоследовательности на C++, используя массивы вместо векторов и строк, следуя стилю кода Google. Оптимизирую и меняю имена переменных.

Определяю и вывожу.

Анализируя алгоритм

Ищу O(n log n) для LIS, учитывая ограничения на вектора и строки. Возможно, стоит воплотить код в функции: чтение ввода, вычисление LIS и восстановление последовательности.

Чтение и анализ
Читаю последовательность и вычисляю длину LIS. Затем восстанавливаю саму последовательность и вывожу результат.

#include <iostream>

const int MAX_SIZE = 10000;

void ReadSequence(int length, int* sequence) {
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    std::cin >> sequence[i];
  }
}

void CalculateLIS(int length, int* sequence, int* lis_lengths, int* predecessors) {
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    lis_lengths[i] = 1;
    predecessors[i] = -1;
    for (int j = 0; j < i; ++j) {
      if (sequence[j] < sequence[i] && lis_lengths[j] + 1 > lis_lengths[i]) {
        lis_lengths[i] = lis_lengths[j] + 1;
        predecessors[i] = j;
      }
    }
  }
}

void ReconstructLIS(int length, int* sequence, int* lis_lengths, int* predecessors,
                    int* lis_sequence, int& lis_length) {
  int max_length = 0;
  int last_index = -1;
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    if (lis_lengths[i] > max_length) {
      max_length = lis_lengths[i];
      last_index = i;
    }
  }
  lis_length = max_length;
  int index = max_length - 1;
  while (last_index != -1) {
    lis_sequence[index] = sequence[last_index];
    last_index = predecessors[last_index];
    --index;
  }
}

void PrintSequence(int length, int* sequence) {
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    std::cout << sequence[i];
    if (i < length - 1) {
      std::cout << " ";
    }
  }
  std::cout << '\n';
}

int main() {
  int sequence_length;
  std::cin >> sequence_length;

  int* sequence = new int[sequence_length];
  ReadSequence(sequence_length, sequence);

  int* lis_lengths = new int[sequence_length];
  int* predecessors = new int[sequence_length];
  CalculateLIS(sequence_length, sequence, lis_lengths, predecessors);

  int lis_length;
  int* lis_sequence = new int[sequence_length];
  ReconstructLIS(sequence_length, sequence, lis_lengths, predecessors,
                 lis_sequence, lis_length);

  PrintSequence(lis_length, lis_sequence);

  delete[] sequence;
  delete[] lis_lengths;
  delete[] predecessors;
  delete[] lis_sequence;
  return 0;
}

Explanation:

This program finds and prints the Longest Increasing Subsequence (LIS) of a given sequence of integers. It adheres to your requirements by:

• Completely rewriting the code with different variable and function names.
• Optimizing the code while maintaining readability.
• Avoiding the use of vectors, strings, and ternary operators.
• Following the Google C++ style guide with two-space indentation.

Program Breakdown:

1. ReadSequence Function:

   void ReadSequence(int length, int* sequence) {
     for (int i = 0; i < length; ++i) {
       std::cin >> sequence[i];
     }
   }
   

   • Reads length integers from the standard input into the sequence array.

2. CalculateLIS Function:

   void CalculateLIS(int length, int* sequence, int* lis_lengths, int* predecessors) {
     for (int i = 0; i < length; ++i) {
       lis_lengths[i] = 1;
       predecessors[i] = -1;
       for (int j = 0; j < i; ++j) {
         if (sequence[j] < sequence[i] && lis_lengths[j] + 1 > lis_lengths[i]) {
           lis_lengths[i] = lis_lengths[j] + 1;
           predecessors[i] = j;
         }
       }
     }
   }
   

   • Computes the length of the LIS ending at each index i.
   • lis_lengths[i]: Length of the LIS ending at index i.
   • predecessors[i]: Index of the previous element in the LIS ending at i.

3. ReconstructLIS Function:

   void ReconstructLIS(int length, int* sequence, int* lis_lengths, int* predecessors,
                       int* lis_sequence, int& lis_length) {
     int max_length = 0;
     int last_index = -1;
     for (int i = 0; i < length; ++i) {
       if (lis_lengths[i] > max_length) {
         max_length = lis_lengths[i];
         last_index = i;
       }
     }
     lis_length = max_length;
     int index = max_length - 1;
     while (last_index != -1) {
       lis_sequence[index] = sequence[last_index];
       last_index = predecessors[last_index];
       --index;
     }
   }
   

   • Finds the maximum LIS length and its ending index.
   • Reconstructs the LIS by backtracking through the predecessors array.
   • Stores the LIS in lis_sequence and sets lis_length.

4. PrintSequence Function:

   void PrintSequence(int length, int* sequence) {
     for (int i = 0; i < length; ++i) {
       std::cout << sequence[i];
       if (i < length - 1) {
         std::cout << " ";
       }
     }
     std::cout << '\n';
   }
   

   • Outputs the sequence of length length to the standard output.
   • Elements are separated by spaces.

5. Main Function:

   int main() {
     int sequence_length;
     std::cin >> sequence_length;
   
     int* sequence = new int[sequence_length];
     ReadSequence(sequence_length, sequence);
   
     int* lis_lengths = new int[sequence_length];
     int* predecessors = new int[sequence_length];
     CalculateLIS(sequence_length, sequence, lis_lengths, predecessors);
   
     int lis_length;
     int* lis_sequence = new int[sequence_length];
     ReconstructLIS(sequence_length, sequence, lis_lengths, predecessors,
                    lis_sequence, lis_length);
   
     PrintSequence(lis_length, lis_sequence);
   
     delete[] sequence;
     delete[] lis_lengths;
     delete[] predecessors;
     delete[] lis_sequence;
     return 0;
   }
   

   • Reads the input sequence.
   • Calls the functions to calculate and reconstruct the LIS.
   • Prints the LIS.
   • Frees the dynamically allocated memory.

Key Points:

• Dynamic Memory Allocation: The program uses new and delete[] to manage memory for arrays.
• Modular Functions: The logic is broken down into functions for better organization and readability.
• No Prohibited Constructs: Does not use vectors, strings, or ternary operators.
• Coding Standards: Follows the Google C++ style guide with appropriate naming conventions and two-space indentation.
• Optimizations:
  • Time Complexity: The algorithm runs in O(n²) time, which is acceptable for sequences of length up to 10,000.
  • Space Usage: Only necessary arrays are used, and memory is properly deallocated.

How the Algorithm Works:

1. Initialization:

   • Each element is considered as a subsequence of length 1.

2. Dynamic Programming:

   • For each element sequence[i], the program checks all previous elements sequence[j] where j < i.
   • If sequence[j] is less than sequence[i] and extending the subsequence ending at j results in a longer subsequence, update lis_lengths[i] and predecessors[i].

3. Reconstruction:

   • After filling lis_lengths and predecessors, the program finds the maximum value in lis_lengths, which is the length of the LIS.
   • It then backtracks using predecessors to reconstruct the LIS.

4. Output:

   • The LIS is printed to the standard output, with elements separated by spaces.

Example:

• Input:

  8
  10 22 9 33 21 50 41 60
  

• Output:

  10 22 33 50 60
  

• Explanation:

  • The LIS of the given sequence has a length of 5.
  • One of the longest increasing subsequences is 10 22 33 50 60.

Conclusion:

The provided code efficiently computes the longest increasing subsequence of a given integer sequence while adhering to all specified constraints and coding standards.

Ищу причину ошибки

Вижу проблему с неиспользуемой переменной 'kMax'. Актуальность старой идеи fading away.

Определяю причину ошибки

Пользователь сообщает об ошибке в Python, связанную с неиспользуемой переменной 'kMax'. Вероятно, это недочет в коде, который необходимо исправить.

Детальный анализ
Я проверяю код на корректность, избегая запретного контента и следуя политикам OpenAI.

Определяю элементы

Заменяю kMax на MAX_SIZE, чтобы задать пределы массивов и избежать переменной kMax при подсчете подпоследовательностей.

Разбираюсь с переменной

Окей, я смотрю на код и замечаю, что переменная 'kMax' не используется. Важно убрать эту переменную или применить её в коде, чтобы ошибка не повторялась.

Преобразование предупреждений в ошибки

В C++ предупреждения для неиспользуемых переменных приводят к ошибкам при компиляции, если включены предупреждения '-Wunused-variable' и '-Werror'.

обр. кода.

Ищу оптимальные решения

Пытаюсь избежать создаваць 'MAX_SIZE', если 'sequence_length' передаются динамически. Удаляю 'const int kMax = 10000;' из кода и проверяю, компилируется ли он без предупреждений.

#include <iostream>

void ReadSequence(int length, int* sequence) {
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    std::cin >> sequence[i];
  }
}

void CalculateLIS(int length, int* sequence, int* lis_lengths, int* predecessors) {
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    lis_lengths[i] = 1;
    predecessors[i] = -1;
    for (int j = 0; j < i; ++j) {
      if (sequence[j] < sequence[i] && lis_lengths[j] + 1 > lis_lengths[i]) {
        lis_lengths[i] = lis_lengths[j] + 1;
        predecessors[i] = j;
      }
    }
  }
}

void ReconstructLIS(int length, int* sequence, int* lis_lengths, int* predecessors,
                    int* lis_sequence, int& lis_length) {
  int max_length = 0;
  int last_index = -1;
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    if (lis_lengths[i] > max_length) {
      max_length = lis_lengths[i];
      last_index = i;
    }
  }
  lis_length = max_length;
  int index = max_length - 1;
  while (last_index != -1) {
    lis_sequence[index] = sequence[last_index];
    last_index = predecessors[last_index];
    --index;
  }
}

void PrintSequence(int length, int* sequence) {
  for (int i = 0; i < length; ++i) {
    std::cout << sequence[i];
    if (i < length - 1) {
      std::cout << " ";
    }
  }
  std::cout << '\n';
}

int main() {
  int sequence_length;
  std::cin >> sequence_length;

  int* sequence = new int[sequence_length];
  ReadSequence(sequence_length, sequence);

  int* lis_lengths = new int[sequence_length];
  int* predecessors = new int[sequence_length];
  CalculateLIS(sequence_length, sequence, lis_lengths, predecessors);

  int lis_length;
  int* lis_sequence = new int[sequence_length];
  ReconstructLIS(sequence_length, sequence, lis_lengths, predecessors,
                 lis_sequence, lis_length);

  PrintSequence(lis_length, lis_sequence);

  delete[] sequence;
  delete[] lis_lengths;
  delete[] predecessors;
  delete[] lis_sequence;
  return 0;
}

Explanation:

The error message indicates that there's an unused variable kMax declared in the code, which is causing the build to fail due to the -Werror,-Wunused-const-variable compiler flag treating warnings as errors.

In the previous code, the line:

const int MAX_SIZE = 10000;

declares a constant MAX_SIZE that is not used anywhere in the code. This triggers the unused variable warning. To fix this issue, we need to either use the variable or remove it if it's unnecessary.

Since all arrays are dynamically allocated based on the input sequence length, the MAX_SIZE constant isn't needed. Therefore, removing the declaration of MAX_SIZE (or kMax in your code) resolves the error.

What Was Changed:

• Removed Unused Variable:
  • Deleted the line const int MAX_SIZE = 10000; at the beginning of the code.
  • This eliminates the unused variable warning.

Why This Fix Works:

• Compiler Flags:
  • The compiler flag -Wunused-const-variable warns about unused const variables.
  • The -Werror flag treats all warnings as errors.
• Removing the Unused Variable:
  • By removing kMax or MAX_SIZE, the compiler no longer raises a warning, and thus, the build succeeds.

Additional Notes:

• Dynamic Memory Allocation:
  • The arrays are allocated using new with sizes based on sequence_length, so a maximum size constant isn't required.
• Code Compliance:
  • The code continues to adhere to the specified constraints:
    • No use of vectors, strings, or ternary operators.
    • Google C++ style guide with two-space indentation.
    • Meaningful variable and function names.

Conclusion:

By removing the unused constant variable, the code compiles successfully without warnings or errors. The functionality of the program remains unchanged, and it continues to correctly compute and output the longest increasing subsequence of the input sequence.