HDU 1160 FatMouse's Speed(简单dp)

题目大意:

n个权值为w,s的节点,选出最长的一个节点序列满足序列中任意节点w[i] > w[i+1]且s[i] < s[i+1]

思路:

dp[i] 表示前 i 个中能找到的最大序列长度

pre[i] 节点i的前驱

先按其中一个权值排序,保证后面每个节点只用向一个方向找满足条件的

dp[i] = max{ dp[j] + 1 | j < i && w[i] > w[j] && s[i] < s[j] }

代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<vector>
using namespace std;
const int maxn = 1010;
int dp[maxn],pre[maxn];
struct node{
	int w,s,id;
}d[maxn];
int x,y,ans,pos;
vector<int> res;
bool cmp(node a,node b)
{
	return a.w < b.w;
}
int main()
{
	int sz=1;
	while(~scanf("%d%d",&x,&y))
	{
		d[sz].w = x;
		d[sz].s = y;
		d[sz].id = sz;
		sz++;
	}
	sort(d + 1, d + sz, cmp);
	memset(dp,0,sizeof(dp));
	memset(pre,0,sizeof(pre));
	ans = 0;
	for(int i = 1; i < sz; i++)
	{
		for(int j = 1; j < i; j++)
		{
			if(d[i].s < d[j].s && d[i].w > d[j].w)
			{
				if(dp[i] < dp[j] + 1)
				{
					dp[i] = dp[j] + 1;
					pre[i] = j;
				}
				if(dp[i] > ans)
				{
					ans = dp[i]; 
					pos = i;
				}
			}
		}
	}
	res.clear();
	for(int i = 0; i <= ans; i++)
	{
		res.push_back(d[pos].id);
		pos = pre[pos];
	}
	printf("%d\n",ans+1);
	for(int i = res.size() - 1; i >= 0; i--) printf("%d\n",res[i]);
 } 

 

 

 

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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