【题解】洛谷P1309 瑞士轮(归并排序)

针对洛谷P1309瑞士轮问题,由于数据规模较大,快速排序会导致超时(TLE)。解决方案是采用归并排序算法,其时间复杂度为O(N)。归并排序通过合并两个有序数组来实现,使用两个指针p1和p2,依次将较大数值放入新数组,保持胜者组和败者组的有序性。在数组合并过程中,若某指针到达数组末尾,将剩余元素全部复制到合并数组中,确保最终结果的正确性。

看了一眼数据大小,我们可以知道用快排肯定会TLE,自己手写模拟试了试,果真只得了60分,因此我们需要改进排序算法。

这里我们可以用归并排序(时间复杂度O(N)),归并排序的思想就是对两个有序的数组进行操作,然后开另一个数组为两个数组大小之和。设两个指针p1,p2,开始初始化为1。当两个指针中的任何一个没有到最后时,就比较指针所指的数,将更大的数进入第三个数组,然后把该数所在的原数组的指针后移,反复进行上述操作。这可以节省快排的时间,但注意需要清零。在这道题里,对于这两个数组,我们把赢的放一起、输的放一起(都用结构体),由于在在过程中我们合并的数组排列是有序的,所以将两个人进行比较后,胜者放在胜者组,将胜者放一起也肯定是有序的(可以自己想想)。如果指针到头了,那我们就把没到头的那一个数组的后面的所有数都搬到合并数组的空位,然后就得到有序的合并数组了。注意对指针进行清零操作。

 

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=200010;
int n,r,q;
struct player
{
	int s; //score
	int p; //power
	int num; //number
}a[maxn],win[maxn],lose[maxn],c[maxn];
bool cmp(const player &a,const player &b)
{
	if(a.s!=b.s) return a.s>b.s;
	else return a.num<b.num;
}
int p1,p2;
int main()
{
	scanf("%d%d%d",&n,&r,&q);
	for(int i=1;i<=2*n;i++)
	{
		scanf("%d",&a[i].s);
		a[i].num=i;
	}
	for(int i=1;i<=2*n;i++)
	{
		scanf(
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
洛谷 P2516 题目涉及的是一个与字符串处理和动态规划相关的挑战。题目要求对一个由数字组成的字符串进行分割,使得每个分割出的数字子串能构成一个递增序列,并且每部分对应的数值都比前一部分大。以下是解题思路及实现方法。 ### 问题解析 - 输入是一个长度不超过 **40** 的纯数字字符串。 - 目标是将该字符串分割成若干个非空数字子串,这些子串所表示的数值形成一个严格递增序列。 - 每个分割出来的子串必须满足其数值大于前一个子串的数值。 - 最终输出所有可能的合法分割方案的数量。 ### 解法概述 此问题可以通过 **深度优先搜索 (DFS)** 或 **回溯法** 来解决: - 使用递归的方式尝试在每一个位置进行分割。 - 对于每一次分割,提取当前子串并转换为整数,然后判断它是否大于上一次分割得到的值。 - 如果符合递增条件,则继续递归处理剩余的字符串部分。 - 当遍历完整个字符串并且满足所有分割条件时,计数器加一。 ### 实现细节 - 因为输入字符串长度最大为 **40**,所以需要考虑大数问题(超过 `int` 范围),建议使用 `long long` 类型或 Python 中的 `int` 类型自动处理大整数。 - 在分割过程中,确保没有前导零(除非子串长度为 1)。 - 递归终止条件是字符串已经被完全分割。 ### 示例代码 (C++) ```cpp #include <iostream> #include <string> using namespace std; int count = 0; // 将字符串 s 的 [start, end) 子串转换为整数 long long to_number(const string &s, int start, int end) { long long num = 0; for (int i = start; i < end; ++i) { num = num * 10 + (s[i] - '0'); } return num; } // DFS 函数:从 pos 位置开始分割,last_num 表示上一次分割出的数 void dfs(const string &s, int pos, long long last_num) { if (pos == s.size()) { count++; return; } for (int i = pos + 1; i <= s.size(); ++i) { // 剪枝:如果子串长度大于1且以0开头,则跳过 if (i - pos > 1 && s[pos] == '0') break; long long current = to_number(s, pos, i); if (current > last_num) { dfs(s, i, current); } } } int main() { string s; cin >> s; dfs(s, 0, -1); // 初始时 last_num 设置为 -1,保证第一个数可以任意选择 cout << count << endl; return 0; } ``` ### 算法复杂度分析 - 时间复杂度:最坏情况下为指数级 $O(2^n)$,因为每次递归都有多个分支。 - 空间复杂度:主要取决于递归栈深度,最多为 $O(n)$。 这种方法适用于题目给定的数据规模(字符串长度 ≤ 40),通过适当的剪枝优化,可以在合理时间内完成计算。
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