Codeforces 603A Alternative Thinking (思维)

本文探讨了Codeforces603A问题的解决思路,通过分析不同子串翻转策略,揭示了求解最长01序列的最优方法。最终,作者分享了一种简洁的算法实现,即在原有序列基础上增加2的策略,有效解决了问题。

Codeforces 603A Alternative Thinking (思维)

题意

给一个01串,找出一个子串翻转,使得最长的01序列最长。

思路

一开始我以为是个贪心模拟,就是把最长的连续0或者连续1中和两边不相邻的地方一半反转,然后特判一下最长是2的连续最长的话,头尾的11或者00。但是死在这组:

56
10101011010101010101010101010101010101011010101010101010

我又特判了一个连续最长是2的情况下两个11或者两个00之间的全部反转。。。死在test7。

50
01011010110101010101010101010101010101010101010100

我又想了一下把两个任意长度的连续串之间的都反转了,然后死在test5:

11
00000000000

然后就不行了,我回去看题解吧2333

其实这题就是找规律一样的,不管是什么子串,反转后最多在原本的基础上多两个(毕竟只有两种字符),所以答案就是

min(n,MaxAlternativeSubsequenceLength + 2)

代码

#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
    int n;
    cin>>n;
    string s;
    cin>>s;
    int counter=1;
    bool iszero=false;
    if(s[0]=='0')
    {
        iszero=true;
    }
    for(int i=1;i<n;i++)
    {
        if(iszero)
        {
            if(s[i]=='1')
            {
                iszero=false;
                counter++;
            }
        } else{
            if(s[i]=='0')
            {
                iszero=true;
                counter++;
            }
        }
    }
    cout<<min(counter+2,n)<<endl;
    return 0;
}

参考了以下文章,在此表示感谢:

http://codeforces.com/blog/entry/21885

### Codeforces 思维题解题思路和技巧 #### 预处理的重要性 对于许多竞赛编程问题而言,预处理能够显著提高效率并简化后续操作。通过提前计算某些固定的数据结构或模式匹配表,可以在实际求解过程中节省大量时间。例如,在字符处理类题目中预先构建哈希表来加速查过程[^1]。 #### 算法优化策略 针对特定类型的输入数据设计高效的解决方案至关重要。当面对大规模测试案例时,简单的暴力破解往往无法满足时限要求;此时则需考虑更高级别的算法改进措施,比如动态规划、贪心算法或是图论中的最短路径算法等。此外,合理利用空间换取时间也是一种常见的优化手段[^2]。 #### STL库的应用价值 C++标准模板库提供了丰富的容器类型(vector, deque)、关联式容器(set,map)以及各种迭代器支持,极大地便利了程序开发工作。熟练掌握这些工具不仅有助于快速实现功能模块,还能有效减少代码量从而降低出错几率。特别是在涉及频繁插入删除场景下,优先选用双向队列deque而非单向链表list可获得更好的性能表现。 ```cpp #include <iostream> #include <deque> using namespace std; int main(){ deque<int> dq; // 向两端添加元素 dq.push_back(5); dq.push_front(3); cout << "Front element is: " << dq.front() << endl; cout << "Back element is : " << dq.back() << endl; return 0; } ``` #### 实际应用实例分析 以一道具体题目为例:给定一系列查询指令,分别表示往左端/右端插入数值或者是询问某个指定位置到边界之间的最小距离。此题目的关键在于如何高效地追踪最新状态而无需重复更新整个数组。采用双指针技术配合静态分配的一维数组即可轻松解决上述需求,同时保证O(n)级别的总运行成本[^4]。
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