HDU - 6017

题意

给你一串包含’2’和’3’的字符串,一次操作可以交换两个相邻的数字,问交换m/2次之后最多能包含多少个"233"连续子串

∣ s ∣ ≤ 100 , m ≤ 100 |s|\leq100,m\leq100 s100,m100

传送

https://cn.vjudge.net/problem/HDU-6017

题解

显然我们可以只考虑2的位置,如果两个2中间的空位不少于2个,那么一定能形成一个"233"子串,用 d p [ i ] [ j ] [ k ] dp[i][j][k] dp[i][j][k]表示处理了前i个2(按下标排序),用了j次移动机会,最后一个2的位置在k,由于把下一个2移到当前这个2前面肯定不是最优解,所以下一个2的位置肯定 ≥ k + 1 \geq k+1 k+1,所以转移就枚举当前2的位置,实际上这个位置在 [ m a x ( k + 1 , p o s [ i ] − ( m / 2 − j ) ) , m i n ( n , p o s [ i ] + m / 2 − j ) ] , p o s [ i ] [max(k+1,pos[i]-(m/2-j)),min(n,pos[i]+m/2-j)],pos[i] [max(k+1,pos[i](m/2j)),min(n,pos[i]+m/2j)],pos[i]就是第i个2的下标,就可以直接转移了。按理说时间复杂度上界是 O ( n 4 ) O(n^4) O(n4)但是很多转移和状态都用不到,所以其实远远小于这个时间。 另外这题用记忆化搜索实现会好写得多。

### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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