WikiOI 4214 品尝美食 (最长不下降子序列优化版)

本文介绍了一种优化的最长不下降子序列算法,用于解决一道关于美食排序的问题。该问题要求在给定的菜品美味度序列中,通过最少次数的修改使序列变为递增。文章详细解释了算法思路,并提供了具体的实现代码。

4214 [Mz]品尝美食
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题目等级 : 钻石 Diamond
题解
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题目描述 Description
Mz要品尝美食,厨师给Mz准备了依次N道菜,其中第i道菜的美味度为正整数Ai。这时,Mz表明他希望这N道菜的美味度递增,厨师不能改变菜的顺序,只能修改一些菜的美味度使得Mz满意,修改后的美味度仍应该是正整数。厨师想知道他至少要修改几道菜。

输入描述 Input Description
第一行,一个正整数N。
第二行,N个正整数Ai。

输出描述 Output Description
仅一行,一个整数,表示最少需要修改的菜的数量。

样例输入 Sample Input
4
1 3 2 4

样例输出 Sample Output
2

数据范围及提示 Data Size & Hint
对于50%的数据,N<=1,000。
对于100%的数据,N<=100,000,Ai<=1,000,000,000。

一道数据变态的最长不下降子序列,显然大家都会写n^2版本的,但是这题需要加入一个优化,我们维护一个b数组,记录当前长度为i的不下降子序列的最后一位的最小值,然后每次读数都进行更新,最后得到最长的长度k,输出n-k+1。

program mys;
var i,j,k,t,g,h,n,m,x,l,r:longint;
b:array[0..100000]of longint;

begin
readln(n);
k:=0;
for i:=1 to n do
begin
read(x);
if x>=b[k] then begin inc(k);b[k]:=x; end  
//如果x比最长的不下降子序列的最后一位还要大,那么长度加1,记录x
else 
begin  //二分查找可能以x为结尾的不下降子序列
l:=1; r:=k;
while l<=r do 
begin 
m:=(l+r) div 2;
if b[m]<=x then l:=m+1  
else r:=m-1;
end;  //找到以新读入的x为结尾的最长的不下降子序列 
b[r]:=x;  
end;
end;
writeln(n-k+1);
end.
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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