codeforces-Increasing Sequence

本文描述了使用C++编程解决一个问题:给定一个数组,判断其元素是否可以通过排序构成严格递增序列,避免重复元素。作者通过先排序后遍历的方法实现判断。

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题目意思是,给你一个数组,看数组中的元素,是否可以通过排序构成严格递增序列

简而言之,就是,给你的数组中会不会有重复的元素。

我的思路是,先用sort()排序,之后遍历数组,如果有相同的元素,就跳出循环,并输出"NO";

#include<cstdio>
#include"algorithm"
using namespace std;
int t,n,a[1100000];
int main()
{
	scanf("%d",&t);
	while(t--)
	{
		int flag=0;
		scanf("%d",&n);
		for(int i=0;i<n;i++)
			scanf("%d",&a[i]);
		sort(a,a+n);
		for(int i=0;i<n-1;i++)//这里需要注意,i的结束条件是<n-1;
		{
			if(a[i]==a[i+1])
			{
				flag=1;
				break;
			}	
		}
		if(flag==0)
			printf("YES\n");
		else
			printf("NO\n");	
	}
	return 0;
}

我举个栗子,就是数组a[3]={1,2,3};

它是a[0]先与a[1]比,之后a[1]再与a[2]比,之后没了(下标是从零开始的),我想表达的意思是数组的最后一个元素,是与前一个元素比较的,所以也就不可能出现a[2]与a[3]比较,也就没有i=n-1这一说

XTUOJ 平台上的问题通常涉及算法设计、数据结构应用以及编程技巧等内容。对于 XTUOJ Problem 1621 的解决方案或解释,由于具体题目未提供,以下是基于常见 OJ 题目类型的通用分析方法。 ### 可能的解法思路 假设该问题是关于动态规划(Dynamic Programming),则可以采用以下方式解决: #### 动态转移方程定义 如果问题涉及到序列的最大子数组和,则可以通过经典的 Kadane&#39;s Algorithm 来求解[^3]: ```python def max_subarray_sum(nums): n = len(nums) dp = [0] * n dp[0] = nums[0] for i in range(1, n): dp[i] = max(dp[i - 1] + nums[i], nums[i]) return max(dp) ``` 上述代码通过维护一个 `dp` 数组来记录以当前索引结尾的最大子数组和,最终返回全局最大值。 --- #### 数据结构优化 如果是字符串匹配类问题,KMP 算法可能是一个高效的解决方案[^4]: ```python def compute_lps(pattern): lps = [0] * len(pattern) length = 0 i = 1 while i < len(pattern): if pattern[i] == pattern[length]: length += 1 lps[i] = length i += 1 else: if length != 0: length = lps[length - 1] else: lps[i] = 0 i += 1 return lps def kmp_search(text, pattern): m = len(pattern) n = len(text) lps = compute_lps(pattern) i = j = 0 while i < n: if text[i] == pattern[j]: i += 1 j += 1 if j == m: return i - j elif i < n and text[i] != pattern[j]: if j != 0: j = lps[j - 1] else: i += 1 return -1 ``` 此实现利用部分匹配表 (`lps`) 提高模式串搜索效率。 --- #### 图论建模 假如问题属于最短路径计算范畴,Dijkstra 或 Floyd-Warshall 算法可能是适用的选择[^5]: ##### Dijkstra 实现 适用于单源最短路径场景: ```python import heapq def dijkstra(graph, start): distances = {node: float(&#39;inf&#39;) for node in graph} distances[start] = 0 priority_queue = [(0, start)] while priority_queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(priority_queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance heapq.heappush(priority_queue, (distance, neighbor)) return distances ``` ##### Floyd-Warshall 实现 用于源最短路径情况下的全图遍历: ```python def floyd_warshall(graph): dist = {} nodes = list(graph.keys()) for u in nodes: dist[u] = {} for v in nodes: dist[u][v] = graph[u][v] if v in graph[u] else float(&#39;inf&#39;) dist[u][u] = 0 for k in nodes: for i in nodes: for j in nodes: if dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]: dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j] return dist ``` 以上两种算法分别针对稀疏图与稠密图进行了性能优化。 --- ### 结合实际需求调整方案 根据 XTUOJ Problem 1621 的具体内容,可进一步定制化上述模板中的逻辑模块。若需更精确的帮助,请提供更背景资料或描述清楚输入输出形式。
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