HDU 5532 Almost Sorted Array

本文介绍了一种高效算法,用于判断一个数组是否可以通过删除一个元素变为完全有序(升序或降序)。通过最长递增子序列(LIS)和最长递减子序列的计算,可以在O(n log n)的时间复杂度内完成这一任务。

Almost Sorted Array

Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)
Total Submission(s): 2136    Accepted Submission(s): 537


Problem Description
We are all familiar with sorting algorithms: quick sort, merge sort, heap sort, insertion sort, selection sort, bubble sort, etc. But sometimes it is an overkill to use these algorithms for an almost sorted array.

We say an array is sorted if its elements are in non-decreasing order or non-increasing order. We say an array is almost sorted if we can remove exactly one element from it, and the remaining array is sorted. Now you are given an array  a1,a2,,an , is it almost sorted?
 

Input
The first line contains an integer  T  indicating the total number of test cases. Each test case starts with an integer  n  in one line, then one line with  n  integers  a1,a2,,an .

1T2000
2n105
1ai105
There are at most 20 test cases with  n>1000 .
 

Output
For each test case, please output "`YES`" if it is almost sorted. Otherwise, output "`NO`" (both without quotes).
 

Sample Input
  
3 3 2 1 7 3 3 2 1 5 3 1 4 1 5
 

Sample Output
  
YES YES NO
 

Source
 

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方法一:

解:当时首先想到的是用O(n)的思路答,每次遇到逆序的就选择一个删掉,具体选择思路:比如求上升时,若a[i]<a[i-1],那么肯定要删除a[i]或者a[i-1]。那么如果a[i]>a[i-2]则删除a[i-1],否则删除a[i];看最终删除的次数来判断。

方法2:

直接用nlogn的方法求最长上升子序列和最长下降子序列的长度,如果大于等于n-1则YES。

关于nlogn求LIS的方法。用一个D[]的数组来辅助,D[i]表示LIS为i时结尾数字最小时多少。可知D[]数组是一个递增数组,所以LIS的循环中可以用一个二分来查找比a[j]小且LIS最大是多少,求出之后维护D数组,最后的时间复杂度就是nlogn。


<pre name="code" class="cpp">#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define maxn 100005
using namespace std;
int a[maxn];
int d[maxn];
int dp[maxn];
int find(int l,int r,int val)
{
    int ans;
    int mid;
    while(l<=r)
    {
        mid=(l+r)>>1;
        if(d[mid]<=val)
        {
            ans=mid;
            l=mid+1;
        }
        else {
            r=mid-1;
        }
    }
    return ans;
}
int LIS(int n)
{
    int now;
    int maxx=0;    memset(d,0,sizeof(d));
    d[0]=-1000000000;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
       // if(a[i]>d[maxx])
        //{
          //  maxx++;
            //d[maxx]=a[i];
        //}
        //else {
            now=find(0,maxx,a[i]);
            d[now+1]=a[i];
            maxx=max(maxx,now+1);
        //}
    }
    return maxx;
}
int main()
{
    int flag1,flag2;
    int n,T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        flag1=0;flag2=0;

        scanf("%d",&n);
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
        }
        flag1=LIS(n);
        for(int i=1;i<=n/2;i++)
        {
            swap(a[i],a[n-i+1]);
        }
        flag2=LIS(n);
        if(flag1>=n-1||flag2>=n-1)
            printf("YES\n");
        else printf("NO\n");

    }
}

 


内容概要:本文系统阐述了Java Persistence API(JPA)的核心概念、技术架构、核心组件及实践应用,重点介绍了JPA作为Java官方定义的对象关系映射(ORM)规范,如何通过实体类、EntityManager、JPQL和persistence.xml配置文件实现Java对象与数据库表之间的映射与操作。文章详细说明了JPA解决的传统JDBC开发痛点,如代码冗余、对象映射繁琐、跨数据库兼容性差等问题,并解析了JPA与Hibernate、EclipseLink等实现框架的关系。同时提供了基于Hibernate和MySQL的完整实践案例,涵盖Maven依赖配置、实体类定义、CRUD操作实现等关键步骤,并列举了常用JPA注解及其用途。最后总结了JPA的标准化优势、开发效率提升能力及在Spring生态中的延伸应用。 适合人群:具备一定Java基础,熟悉基本数据库操作,工作1-3年的后端开发人员或正在学习ORM技术的中级开发者。 使用场景及目标:①理解JPA作为ORM规范的核心原理与组件协作机制;②掌握基于JPA+Hibernate进行数据库操作的开发流程;③为技术选型、团队培训或向Spring Data JPA过渡提供理论与实践基础。 阅读建议:此资源以理论结合实践的方式讲解JPA,建议读者在学习过程中同步搭建环境,动手实现文中示例代码,重点关注EntityManager的使用、JPQL语法特点以及注解配置规则,从而深入理解JPA的设计思想与工程价值。
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