abc106D AtCoder Express 2(区间DP)

本文介绍了一种O(m+n*n)复杂度的区间覆盖查询算法,通过将问题转化为二维数组上的点增加与范围查询,利用动态规划思想计算在特定范围内完全包含的区间数量。文章提供了完整的代码实现,并分享了作者的心得体会。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目

给你n代表区间位于数轴1-n内,

m个区间,每次添加一个区间

q组询问,每次l,r

问有多少个区间被完全包含在[l,r]内

思路来源

https://blog.youkuaiyun.com/qq_37591656/article/details/81814420

题解

暑假里当时做的时候

因为数据弱瞎搞搞就过去了

现在看到了一个O(m+n*n)的做法

把[L,R] 转移到二维数组,
那么每次操作相当于在数组上多加了个点上去,
而询问[P,Q]就是找出 L >= P && R <=Q 的范围内的点个数

心得

要学会各种各样的dp啊

区间的转移dp,这里就是

[l,r]==[l,r-1]+[l+1,r]-[l+1,r-1]+a[l,r]

这个段里的等于左端点重合+右端点重合-前两部分交集即计算重复的部分+这个段本身

考虑到要用l+1和r-1结果,l降序,r升序

代码

 #include<iostream>
#include<string>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
const int maxn=510;
int dp[maxn][maxn],a[maxn][maxn];
int n,m,q;
int main()
{
	scanf("%d%d%d",&n,&m,&q);
	while(m--)
	{
		int l,r;
		scanf("%d%d",&l,&r);
		a[l][r]++;
	}
	for(int l=n;l>=1;l--)
	{
		for(int r=1;r<=n;++r)
		{
			dp[l][r]=dp[l+1][r]+dp[l][r-1]-dp[l+1][r-1]+a[l][r];
		}
	}
	while(q--)
	{
		int l,r;
		scanf("%d%d",&l,&r);
		printf("%d\n",dp[l][r]);
	}
    return 0;
}

 

### AtCoder ABC351D 题目解析 #### 问题描述 AtCoder Beginner Contest (ABC) 的题目通常涉及算法设计和优化。对于特定的 ABC351D 题目,虽然具体的题目细节未提供,但可以推测这是一道具有挑战性的编程竞赛题。 #### 解决方案概述 解决这类问题的关键在于理解输入数据的特点以及如何高效处理这些特点。如果输入数据呈现稀疏特性,则应特别注意这一点[^2]。为了有效应对稀疏性,在构建决策树或其他模型时可以在每个节点设置默认方向来处理缺失值的情况。 针对此题目的具体解决方案可能依赖于动态规划、贪心算法或者其他高级的数据结构和技术。下面给出一种通用的方法框架: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; // 假设函数 solve() 是解决问题的核心逻辑实现 void solve(){ int n; cin >> n; vector<int> data(n); for(int i=0;i<n;++i){ cin>>data[i]; } // 处理稀疏情况下的特殊操作 if(checkSparse(data)){ handleSparseData(data); }else{ normalProcessing(data); } } bool checkSparse(const vector<int>& vec){ // 判断向量是否为稀疏形式的具体条件判断 return false; // 这里只是一个占位符返回值 } void handleSparseData(vector<int>& sparseVec){ // 对稀疏数据进行专门处理的方式 } void normalProcessing(vector<int>& denseVec){ // 正常情况下对密集型数据的操作流程 } ``` 上述代码片段展示了如何检测并分别对待稀疏与非稀疏两种不同类型的输入数据集。这种策略有助于提高程序效率,并确保能够正确处理各种边界状况。
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