ZCMU 1491: Problem C

#include <stdio.h>
long long k[1000005];
int main()
{
	int n=1,l=0;
    long long i=1,cnt=1,max=1,s=0;
    scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++){
        max=1,cnt=1;
        scanf("%d",&l); 
        for(s=0;s<l;s++){
            scanf("%lld",&k[s]);
        }
        for(s=1;s<l;s++){
            if(k[s]==k[s-1]+1){
                cnt++;
                if(cnt>max) max=cnt;
            }else{
                cnt=1;
            }
        }
        printf("%lld\n",max);
}
    return 0;
}

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当前提供的引用内容并未提及 ZCMU OJ 的题目编号 52131。因此无法直接通过现有引用获取其具体细节或解决方案[^4]。 通常情况下,在解决 OJ 平台上的问题时,可以遵循以下方法来分析和解决问题: ### 题目解析流程 #### 数据结构与算法的选择 对于未明确描述的题目,可以根据常见题型推测可能涉及的数据结构和算法。例如: - 如果涉及到字符串操作,则需考虑大小写敏感性以及特殊字符处理[^1]。 - 若为图论相关问题(如 Domino 倒下模拟),则可采用并查集或其他连通性算法进行求解[^2]。 - 对于最大子数组和等问题,动态规划可能是有效的工具之一[^3]。 以下是基于假设的一个通用框架用于解决潜在类似的编程挑战: ```python def solve_problem(input_data): """ 解决特定输入数据下的计算逻辑 参数: input_data (list): 输入参数列表 返回值: result : 计算后的结果 """ # 初始化变量 n = len(input_data) # 动态规划表初始化 dp = [0]*n dp[0] = max_sum = input_data[0] for i in range(1,n): # 更新状态转移方程 dp[i] = max(dp[i-1]+input_data[i], input_data[i]) # 跟踪全局最优解 if dp[i]>max_sum: max_sum=dp[i] return max_sum ``` 此代码片段仅作为示范用途,并不一定适用于实际编号为 `52131` 的题目情境。 ### 注意事项 当面对新类型的竞赛题目时,请务必仔细阅读原题说明文档,理解边界条件、时间复杂度需求等因素后再着手编写程序实现方案。
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