[NOIP1999]导弹拦截NlogN做法

本文介绍了导弹拦截问题的NlogN动态规划解决方案,通过使用二分查找降低时间复杂度。详细解释了如何维护一个有序数组b,以找到最长上升子序列的长度,并提供了代码示例。

导弹拦截是一道经典的DP题,当时的数据使得N^2做法完全能够AC这道题。
然而对于这种最长不上升、或不下降、或严格上升、或严格下降的子序列长度求解问题都有一个非常实用的NlogN的做法,这种做法因为使用了二分查找,所以将N的复杂度降低到了logN。
luogu这道题非常的毒,博主也是发现luogu这道题变毒瘤以后才学的NlogN做法……
那么这个做法是怎么回事呢,我们拿一组数据来求它的最长上升子序列来解释一下:
假设有一个数组a[1…7]={15,4,8,14,13,5,9},我们再开一个数组b和一个变量len;
其中b[i]表示长度为i的上升子序列的末位数字最小为b[i]而不是最长上升子序列的第i位数字
其中len表示最长上升子序列的长度
现在我们遍历a数组,过程如下:
1、开始时我们让b[1]=a[1],即b[1]=15,len=1;
2、a[2]=4,它比b[1]小,那么我们让b[1]=4,len不变还是1;
3、a[3]=8,它比b[1]大,那么我们让b[2]=8,len变为2;
4、a[4]=14,它比b[2]还大,那么我们让b[3]=14,len变为3;
5、a[5]=13,它比b[2]要大,但是却比b[3]小,那么我们更新b[3]=13,len不变;
6、a[6]=5,它比b[1]大但比b[2]小,那么我们更新b[2]=8,len不变;
7、a[7]=9,它比b[2]大,比b[3]小,那么我们更新b[3]=9,len不变;
8、遍历结束,我们得到a数组最长上升子序列的长度为len,也就是3。
这时我们就发现,因为b数组肯定是有序的,那么我们可以二分它啊!用二分就可以把本来需要遍历一遍才能找出a[i]大于b[j]的N的时间复杂度降低成logN的,这类问题的Nlog

### C++ 实现拦截导弹问题 #### 解题思路 该问题可以通过贪心算法解决。核心思想是在每次选择中尽可能多地拦截导弹,从而减少所需的拦截系统数量。具体来说: - 对于第一个子问题(求最长下降子序列),可以采用动态规划的方法来寻找能够被一套系统拦截的最大导弹数。 - 对于第二个子问题(求最少需要几套系统才能完全拦截所有导弹),则通过不断构建新的拦截系统并分配无法被当前系统处理的导弹。 #### 动态规划求解最大可拦截数目 为了找到单个系统所能拦截最多的连续导弹数量,即求给定序列中的最长严格递减子序列长度。定义 `dp[i]` 表示以第 i 枚导弹结尾时可以获得的最大拦截数,则状态转移方程如下: \[ dp[i]=\max_{j<i \text{ and } h[j]>h[i]} (dp[j]+1), \quad \forall j=0,..,i-1 \] 其中 \( h[] \) 是表示每枚导弹的高度数组。初始条件设为每个位置至少能自己构成一个单独的拦截事件,因此初始化所有的 `dp[i]=1`. ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { vector<int> heights; int n, temp; cin >> n; // 输入导弹总数 while(n--) { cin >> temp; heights.push_back(temp); } vector<int> dp(heights.size(), 1); // 初始化DP表,默认值都为1 int max_intercept = 1; for(int i = 1; i < heights.size(); ++i){ for(int j = 0; j < i; ++j){ if(heights[j] > heights[i]){ dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); } } max_intercept = max(max_intercept, dp[i]); } cout << "Single system can intercept at most: " << max_intercept << endl; } ``` 此部分实现了如何利用动态规划方法找出单一系统最多能拦截多少枚导弹的功能[^1]. #### 计算所需最小系统数量 针对第二问——确定完成全部拦截任务所需要的最少系统数量,这里采取了一种较为直观的方式:每当遇到一颗新导弹不能被现有任何一个正在工作的系统所覆盖时就启动一个新的系统负责它及其后续符合条件的其他导弹。这样做的依据在于新增加的一颗导弹总是会形成一个新的局部最优解的一部分,而不会影响之前已经形成的更优的整体方案。 ```cpp // 继续上面的例子... set<int> active_systems; // 存储当前活跃系统的最高拦截高度 for(auto& height : heights){ auto it = active_systems.lower_bound(height); if(it != begin(active_systems)){ --it; *it = height; // 更新对应系统的最新拦截高度 }else{ active_systems.insert(height); // 启动新系统 } } cout << "Minimum systems required to intercept all missiles: " << active_systems.size() << endl; ``` 上述代码片段展示了怎样高效地追踪和管理多个独立运作但又相互协作的拦截系统的工作流程,最终输出满足题目要求的结果[^2].
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