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AcWing第3场周赛

比赛链接:HereAcWing3660.最短时间比较四个方向和\((r,c)\)的距离voidsolve(){lln,m,r,c;cinnmrc;cout

比赛链接:Here


AcWing 3660. 最短时间

比较四个方向和 \((r,c)\) 的距离

void solve() {
ll n, m, r, c;
cin >> n >> m >> r >> c;
cout <}

AcWing 3661. 重置数列

枚举相同值即可

void solve() {
int n, k; cin >> n >> k;
bool f[110] = {false};
vectora(n + 1);
for (int i = 1; i <= n; ++i)cin >> a[i], f[a[i]] = true;
int cnt = n;
for (int i = 1; i <= 100; ++i) {
if (f[i]) {
int t = 0;
for (int j = 1; j <= n; ++j) {
if (a[j] == i)continue;
else t++, j = j + k - 1;
}
cnt = min(cnt, t);
}
}
cout <}

AcWing 3662. 最大上升子序列和

(离散化,树状数组) \(O(nlogn)\)

众所周知,与求上升子序列相关的优化一般有两种:



  • 单调栈 & 二分优化

  • 线段树 | 树状数组 | 平衡树等数据结构优化

这里求的是上升子序列中所有元素的和的最大值,不太好用单调栈+二分,故想到用树状数组。

可能有些人对数据结构优化最长上升子序列不太了解,这里说一下思路。

先考虑暴力DP:设 \(f[i]\) 表示在 \(a_1~a_i\) 中,且以 \(a_i\) 结尾的所有上升子序列中,元素和的最大值。

转移方程:

\[f[i] = a_i + max_{0\le j\]

将序列 \(a\) 离散化,考虑优化对 \(f_i\) 的转移。

\(g_x\) 表示所有 \(j \(a_j = x\)\(f_j\) 的最大值,那么 \(max_{0\le j 就等于 \(max_{x ,注意到这项是 \(g\) 的一个前缀最大值,这恰可以用树状数组动态维护。

具体可见代码。

时间复杂度:

离散化 \(O(nlogn)\),树状数组 \(O(nlogn)\),故总复杂度为 \(O(nlogn)\)

using ll = long long;
const int N = 1e5 + 10, mod = 1e9 + 7;
int n, a[N], diff[N], sz; // 离散化
// 树状数组
ll f[N], res;
inline void add(int x, const ll val) {for (; x <= sz; x += x & -x) f[x] = max(f[x], val);}
inline ll query(int x) {
ll res = 0;
for (; x; x &= x - 1)res = max(res, f[x]);
return res;
}
void solve() {
cin >> n;
for (int i = 1; i <= n; ++i)
cin >> a[i], diff[i - 1] = a[i];
sort(diff, diff + n);
sz = unique(diff, diff + n) - diff;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
a[i] = lower_bound(diff, diff + sz, a[i]) - diff + 1;
ll t = diff[a[i] - 1] + query(a[i] - 1);
res = max(res, t), add(a[i], t);
}
cout <}


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Tony_Friday
这个家伙很懒,什么也没留下!
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