牛牛的数列 (可修改的连续上升子序列)

该博客主要讨论如何找到一个数列中,允许修改一个数的情况下,能够形成最长连续上升子序列的方法。通过维护以每个数结尾和开头的最长上升子序列长度,可以有效地解决这个问题。博主给出了C++代码实现,利用动态规划策略来求解,最终输出最长子序列的长度。

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题目描述

牛牛现在有一个n个数组成的数列,牛牛现在想取一个连续的子序列,并且这个子序列还必须得满足:最多只改变一个数,就可以使得这个连续的子序列是一个严格上升的子序列,牛牛想知道这个连续子序列最长的长度是多少。

输入格式

输入包括两行,第一行包括一个整数n(1 ≤ n ≤ 10^5),即数列的长度;
第二行n个整数a_i, 表示数列中的每个数(1 ≤ a_i ≤ 10^9),以空格分割。

输出格式

输出一个整数,表示最长的长度。

输入样例
6 
7 2 3 1 5 6
输出样例
5

分析

本题所求的是连续的最大长度,因为可以修改一个数据已达到长度最大的效果,假如修改第k个数
inc.png
如果第k-1个数比第k+1个数小于等于2,那么就可以把第k个数修改进而生成更长的连续上升子序列。

所以求一个数组l[]记录以第i个数结尾的连续上升子序列长度
求一个数组r[]记录以第i个数开头的连续上升子序列长度

最后求l[i-1]+r[i+1]+1的最大值

C++ 代码
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1e5+10;
int n,a[N],l[N],r[N],ans;
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin>>n;
	for(int i=1;i<=n;i++) cin>>a[i];
	for(int i=1;i<=n;i++)   //第i个数结尾的连续上升子序列长度
	{
		if(a[i]>a[i-1]) l[i]=l[i-1]+1;
		else l[i]=1;
	}
	for(int i=n;i>0;i--)    //第i个数开始的连续上升子序列长度
	{
		if(a[i]<a[i+1]) r[i]=r[i+1]+1;
		else r[i]=1;
	}
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{
		if(a[i+1]>=a[i-1]+2)    
		{
			ans=max(ans,l[i-1]+r[i+1]+1);
		}
	}
	cout<<ans;
	return 0;
}
### 数列学习资源与解题方法 #### 单调有界准则的核心概念 单调有界准则是数列极限理论中的重要工具之一。如果一个数列是单调递增的并且具有上界,或者它是单调递减的并且具有下界,则该数列必定收敛于某个有限极限[^1]。 #### 学习资源推荐 对于希望深入理解数列及其极限的学生或自学者来说,可以从以下几个方面获取优质的学习资源: 1. **教材类** - 推荐《高等数学》系列书籍,特别是同济大学版的《高等数学》,其中包含了丰富的关于数列定义、性质以及极限计算的内容。 2. **在线课程平台** - Coursera 和 edX 提供由知名高校开设的相关微积分和实分析课程,这些课程通常会详细介绍数列的概念及应用实例。 - Khan Academy 是另一个极佳的选择,它提供了免费视频教程,适合初学者逐步掌握基础知识[^2]。 3. **学术论文与笔记分享网站** - arXiv.org 上可以找到许多有关高级主题的研究文章;虽然可能较难入门但对于想挑战更高层次的人来说非常有价值。 - GitHub 用户经常上传个人整理的学习资料,在搜索栏输入关键词如 “sequence limit notes” 可能会有意想不到收获。 #### 解题技巧总结 当面对涉及证明数列极限存在的题目时,采用如下策略往往有效: - 验证给定条件是否满足单调性和边界约束; - 利用归纳法验证序列确实按照预期方向变化(即要么总是增加要么减少); - 明确指出具体数值作为候选界限,并通过反证等方式确认其合理性; 下面给出一段 Python 实现来辅助理解和检验某些特定形式下的行为模式: ```python def check_monotonicity_and_bound(sequence_func, n_terms=100): terms = [sequence_func(i) for i in range(n_terms)] is_increasing = all(x <= y for x, y in zip(terms[:-1], terms[1:])) has_upper_bound = any(term >= max(terms) for term in terms) return {"is_increasing": is_increasing, "has_upper_bound": has_upper_bound} # Example usage with a hypothetical sequence function f(n) f = lambda n: (n + 1)**(-1/2) result = check_monotonicity_and_bound(f) print(result) ``` 上述脚本可以帮助快速判断任意指定长度内的简单表达式所代表的数列特性。
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