poj1836 Alignment LIS傻逼题

神经算子:突破科学计算瓶颈的函数空间映射技术 神经算子(Neural Operators)是深度学习在科学计算领域的重要突破,它从根本上改变了处理连续物理问题的方式。与传统神经网络学习离散数据点映射不同,神经算子学习的是函数空间到函数空间的映射,这种范式转换使其具备离散化收敛性和超分辨率预测能力。在计算流体力学、天气预报等需要求解偏微分方程的场景中,神经算子能够在保持精度的同时将计算速度提升数个数量级。傅里叶神经算子(FNO)通过快速傅里叶变换实现高效计算,特别适合规则网格问题;而图神经算子(GNO)则擅长处理不规则网格和复杂几何形状。这种技术为参数敏 阅读详情

Alignment

http://poj.org/problem?id=1836

Time Limit: 1000MS Memory Limit: 30000K
Total Submissions: 16118 Accepted: 5264

Description


In the army, a platoon is composed by n soldiers. During the morning inspection, the soldiers are aligned in a straight line in front of the captain. The captain is not satisfied with the way his soldiers are aligned; it is true that the soldiers are aligned in order by their code number: 1 , 2 , 3 , … , n , but they are not aligned by their height. The captain asks some soldiers to get out of the line, as the soldiers that remain in the line, without changing their places, but getting closer, to form a new line, where each soldier can see by looking lengthwise the line at least one of the line’s extremity (left or right). A soldier see an extremity if there isn’t any soldiers with a higher or equal height than his height between him and that extremity.

Write a program that, knowing the height of each soldier, determines the minimum number of soldiers which have to get out of line.

Input


On the first line of the input is written the number of the soldiers n. On the second line is written a series of n floating numbers with at most 5 digits precision and separated by a space character. The k-th number from this line represents the height of the soldier who has the code k (1 <= k <= n).

There are some restrictions:
• 2 <= n <= 1000
• the height are floating numbers from the interval [0.5, 2.5]

Output


The only line of output will contain the number of the soldiers who have to get out of the line.

Sample Input


8
1.86 1.86 1.30621 2 1.4 1 1.97 2.2

Sample Output


4

题意:

这道题的题意其实是很好理解的,只是我这几天水题刷多了,理解了无数次才看懂题意,报应啊(雾。
对于一个序列(double),可以去掉某些数字,使得对于该序列的每一个数字,都比其左边或右边的数字大,求最少要去掉的数字个数。

其实这就是一个LIS的简单变形。正着求一边LIS,再倒着来一遍,最后枚举每一个数为最大值,求其最小值。

代码

#include <cstdio>
#include <iostream>
using namespace std;

int n;
double h[1005];
double a[1005],b[1005];
int l[1005],r[1005]; 

int main(){
    cin >> n;
    for(int i = 0;i < n;++i) cin >> h[i];
    int cnt1 = 0;
    int cnt2 = 0;
    for(int i = 0,j = n - 1;i < n;++i,--j){
        if(a[cnt1] < h[i]) a[++cnt1] = h[i];
        else {
            int l = 1,r = cnt1,mid;
            while(l < r){
                mid = (l + r) >> 1;
                if(a[mid] < h[i])l = mid + 1;
                else r = mid;
            }
            a[l] = h[i];
        }
        if(b[cnt2] < h[j]) b[++cnt2] = h[j];
        else {
            int l = 1,r = cnt2,mid;
            while(l < r) {
                mid = (l + r) >> 1;
                if(b[mid] < h[j]) l = mid + 1;
                else r = mid;
            }
            b[l] = h[j];
        }
        l[i] = cnt1;
        r[j] = cnt2;
    }
    int ans = 0;
    for (int i = 1;i < n;++i) ans = max(ans,l[i-1]+r[i]);
    cout << n - ans;
    return 0;
}
什么是深度展开网络?如何将迭代算法的每一次迭代展开成深度网络对应的一层?深度展开网络进行端对端训练,其中端对端是什么意思? 在深度学习和机器学习的背景下,“端到端”(End-to-end)训练指的是将输入数据直接映射到最终输出的过程,而不需要任何中间的手动数据预处理或特征工程。- **自然语言处理**:端到端自然语言处理系统可以将自然语言输入直接转化为计算机可理解的语言输出,而不需要对语言进行分解和转化。- **推荐系统**:通过使用深度神经网络,端到端推荐系统可以直接根据用户历史行为预测其未来的兴趣爱好,并推荐相应的产品或服务。4. **直接映射**:从输入到输出的直接映射,中间没有任何拆分或分解的过程。 阅读详情

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