【ybt】【动态规划 区间 课过 例2】木板涂色

这篇博客介绍了如何使用动态规划解决木板涂色的问题,通过区间DP策略来找到将木板涂成目标形式所需的最小操作次数。文章包含解题思路和具体的代码实现。

木板涂色

题目链接:YbtOJ/Luogu


在这里插入图片描述

解题思路

区间 D P DP DP
f l , r f_{l,r} fl,r 表示将区间 [ l , r ] [l,r] [l,r] 涂成目标形式的最小次数,转移方程如下:
f l , r = { m i n l < k ≤ r ( f l , k − 1 + f k , r ) ( s [ l ] ≠ s [ r ] ) m i n ( f l , r − 1 , f l + 1 , r ) ( s [ l ] = s [ r ] ) f_{l,r}=\left\{ \begin{array}{l} min_{l<k\leq r}(f_{l,k-1}+f_{k,r})&(s[l]\neq s[r])\\ min(f_{l,r-1},f_{l+1,r})&{(s[l]=s[r])}\\ \end{array} \right. fl,r

### 解题思路 YBT1324 整数区间问题通常涉及如何高效地管理和查询一组整数区间上的操作。这类题目一般考察线段树、差分数组或离散化等高级数据结构的应用能力。下面详细介绍该类问题的解决方法。 #### 数据预处理 如果原始数据范围较大而实际使用的点较少,则应考虑采用**离散化技术**减少内存消耗并提高效率。通过对所有端点进行排序后映射到连续编号上来完成这一目标[^4]。 #### 差分数组应用 对于频繁更新某一段区域内的值以及询问某个位置被覆盖了多少次的情况,可以引入**差分数组**的概念简化操作流程。初始化一个长度足够的零数组,在每次增加新区间[a,b]时仅需修改对应索引处的数据d[a]+=1,d[b+1]-=1;待所有增删动作结束后统一对原序列做前缀和恢复即可获得最终状态[^5]。 #### 线段树构建与维护 当面对动态变化且需要快速定位符合条件子集的任务时,推荐使用**线段树**来加速检索速度。每棵子树代表源集合中的部分元素,叶子节点保存单个基础单元的信息,而非叶结点则汇总其孩子所表达的内容摘要。通过递归建立整个结构图谱,并配合懒惰标记机制延迟不必要的即时调整动作,从而达到节省资源的目的[^6]。 ```python class SegmentTree: def __init__(self, size): self.size = size self.tree = [0]*(4*size) def update(self,node,left,right,idx,val): if left==right: self.tree[node]=val return mid=(left+right)//2 if idx<=mid: self.update(2*node,left,mid,idx,val) else : self.update(2*node+1,mid+1,right,idx,val) self.tree[node]=max(self.tree[2*node],self.tree[2*node+1]) def query_max(self,node,left,right,q_left,q_right): if q_left>right or q_right<left:return float('-inf') if q_left<=left and right<=q_right:return self.tree[node] mid=(left+right)//2 p1=self.query_max(2*node,left,mid,q_left,q_right) p2=self.query_max(2*node+1,mid+1,right,q_left,q_right) return max(p1,p2) def solution(intervals,n,m): st=SegmentTree(n) result=[] for op,l,r in intervals: if op==1:#add interval st.update(1,1,n,l,l+r-1) elif op==2:#query maximum coverage at point l res=st.query_max(1,1,n,l,l) result.append(res) return result # Example Usage if __name__=='__main__': n,m=map(int,input().split()) queries=[list(map(int,input().split()))for _ in range(m)] ans=solution(queries,n,m) print("\n".join(map(str,ans))) ``` 上述 Python 示展示了基于线段树的方法解答此类问题的过程。其中包含了基本的操作如添加新间隔及查询指定坐标的最高覆盖率等功能模块[^7]。 ---
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