[HAOI2011]problem a,洛谷P2519,模型转化+Dp

本文介绍了一种使用区间DP解决特定类型问题的优化方法。通过记录每个区间的覆盖次数,避免重复计算,从而提高效率。文章提供了详细的代码实现,包括如何初始化状态、更新DP值以及最终结果的计算。

正题

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      首先a_i个人比我高,b_i个人比我低,也就是说我覆盖了a_i+1\to n-b_i这个区间

      跟我在相同区间内的人最多有n-b_i-a_i个。

      所以Dp方程就很明显了:f_i=max_k(f_{a_k}+min(n-a_k-b_k,s));

      其中fi表示的是前i位的不说谎话的最大值,k表示的是以i结尾的区间,因为一个区间可能被覆盖多次,所以s记录的是k被覆盖的次数。

       关于代码,k用一个vector存一下,s直接开一个map就可以了。

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<vector>
#include<map>
using namespace std;

int n,f[100005];
vector<int> l[100005];
map<pair<int , int>,int> s;

int main(){
    scanf("%d",&n);
    int x,y;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        scanf("%d %d",&x,&y);
        x++;y=n-y;
        if(x>y)
            continue;
        if(++s[make_pair(x,y)]==1)
            l[y].push_back(x);
    }
    for(int i=1;i<=n;i++){
        f[i]=f[i-1];
        for(int j=0;j<(int)l[i].size();j++)
            f[i]=max(f[i],f[l[i][j]-1]+min(i-l[i][j]+1,s[make_pair(l[i][j],i)]));
    }
    printf("%d\n",n-f[n]);
    return 0;
}

 

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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