【bzoj1528】 [POI2005]sam-Toy Cars

本文介绍了一个关于玩具选择的问题,通过线段树和贪心算法来最小化母亲拿取玩具的次数。输入包括玩具数量、地板上的玩具限制及孩子的玩具需求序列。

Description

Jasio 是一个三岁的小男孩,他最喜欢玩玩具了,他有n 个不同的玩具,它们都被放在了很高的架子上所以Jasio 拿不到它们. 为了让他的房间有足够的空间,在任何时刻地板上都不会有超过k 个玩具. Jasio 在地板上玩玩具. Jasio'的妈妈则在房间里陪他的儿子. 当Jasio 想玩地板上的其他玩具时,他会自己去拿,如果他想玩的玩具在架子上,他的妈妈则会帮他去拿,当她拿玩具的时候,顺便也会将一个地板上的玩具放上架子使得地板上有足够的空间.他的妈妈很清楚自己的孩子所以他能够预料到Jasio 想玩些什么玩具. 所以她想尽量的使自己去架子上拿玩具的次数尽量的少,应该怎么安排放玩具的顺序呢?

Input

第一行三个整数: n, k, p (1 <= k <= n <= 100.000, 1 <= p <= 500.000), 分别表示玩具的总数,地板上玩具的最多个数以及Jasio 他想玩玩具的序列的个数,接下来p行每行描述一个玩具编号表示Jasio 想玩的玩具.

Output

一个数表示Jasio 的妈妈最少要拿多少次玩具.

Sample Input

3 2 7
1
2
3
1
3
1
2

Sample Output

4


Solve

线段树+贪心,每次拿掉下一侧出现最远的

#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstdio>
#define lson l,mid,rt<<1
#define rson mid+1,r,rt<<1|1
using namespace std;
const int N=500005;
int a[N],la[N],ne[N];
int m,p,s,jc;
bool flag[N];
struct node{
    int val,wz;
}t[N<<2],ans;
inline node Max(node i,node j){
    if (i.val>j.val)return i;
    else return j;
}
void update(int l,int r,int rt,int i,int j){
    if (l==r){
        t[rt].wz=i;
        t[rt].val=j;
        return;
    }
    int mid=(l+r)>>1;
    if (i<=mid)update(lson,i,j);
    else update(rson,i,j);
    t[rt]=Max(t[rt<<1],t[rt<<1|1]);
}
node query(int l,int r,int rt,int L,int R){
    if (L<=l && r<=R)return t[rt];
    int mid=(l+r)>>1;
    if (R<=mid)return query(lson,L,R);
    else if (mid<l)return query(rson,L,R);
    else return Max(query(lson,L,R),query(rson,L,R));
}
int main (){
    scanf ("%*d%d%d",&m,&p);
    for (int i=1;i<=p;++i){
        scanf ("%d",&a[i]);
        ne[i]=p+1;
        la[a[i]]=(ne[la[a[i]]]=i);
        if (s==m)continue;
        if (!flag[a[i]])flag[a[i]]=++s;
        if (s==m)jc=i+1;
    }
    for (int i=1;i<=p;++i)
        update(1,p,1,i,ne[i]);
    for (int i=jc;i<=p;++i){
        if (flag[a[i]])continue;
        flag[a[i]]=++s;
        ans=query(1,p,1,1,i-1);
        flag[a[ans.wz]]=0;
        update(1,p,1,ans.wz,0);
    }
    printf ("%d",s);
    return 0;
}


下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为人知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或不可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
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