codeforces 264B Good Sequences

本文介绍了解决CodeForces264B问题的方法,通过预处理所有可能的因数并使用动态规划来找出给定数列中最长的子序列,该子序列中的相邻元素不互质。

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codeforces 264B Good Sequences

  1. 题目链接
  2. 题目大意:在给出的一个单调递增的数列中,求出最长子序列(该子串相邻两个元素不互质)的长度
  3. 解题思路:在周赛的时候没有做出来,后来看了题解代码才明白。首先要开一个vector组,vector[i]中存的是i的所有因数,dp[i]的意思是因数含有i的最长子序列的长度。每次进来一个数我们就更新一遍这个数的因数所对的最长子序列的长度
  4. 代码参考了http://blog.youkuaiyun.com/yu_ch_sh/article/details/50359497
#include<stdio.h>
#include<algorithm>
#include<string.h>
#include<vector>
#define maxn 100005
using namespace std;
vector<int> vc[maxn];//vc[i]存的是i的因数
void init()
{
        int i,j;
        for(i=2;i<=maxn;i++)
        {
                for(j=i;j<=maxn;j+=i)
                {
                        vc[j].push_back(i);//j的因数有i
                }
        }
}
int a[maxn],dp[maxn];//dp[i]是以因数i结尾的最长子串的长度
int main()
{
        int n,i,j;
        init();
        while(~scanf("%d",&n)){
        for(i=1;i<=n;i++)
        scanf("%d",&a[i]);
        vector<int>::iterator it;
        memset(dp,0,sizeof(dp));
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
                int temp=0;
                for(it=vc[a[i]].begin();it!=vc[a[i]].end();it++)//这个地方非常容易错
                {
                        temp=max(temp,dp[*it]);
                }
                for(it=vc[a[i]].begin();it!=vc[a[i]].end();it++)
                {
                        dp[*it]=temp+1;
                }
        }
        int ans=1;
        for(i=2;i<=maxn;i++)
        {
                ans=max(ans,dp[i]);
                //printf("%d ",dp[i]);
        }
        printf("%d\n",ans);
        }
        return 0;
}
内容概要:本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM(静态同步补偿器)无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理,即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤,包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的,并展示了具体的仿真结果分析方法,如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。后指出,这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量,展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群:电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标:适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群,特别是那些专注于电力电子领域的从业者;旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型,以便更好地理解STATCOM的工作机制,进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明:文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境,并通过图形化的方式展示无功补偿的效果,便于进一步的学习与研究。
### 关于 Codeforces 1853B 的题解与实现 尽管当前未提供关于 Codeforces 1853B 的具体引用内容,但可以根据常见的竞赛编程问题模式以及相关算法知识来推测可能的解决方案。 #### 题目概述 通常情况下,Codeforces B 类题目涉及基础数据结构或简单算法的应用。假设该题目要求处理某种数组操作或者字符串匹配,则可以采用如下方法解决: #### 解决方案分析 如果题目涉及到数组查询或修改操作,一种常见的方式是利用前缀和技巧优化时间复杂度[^3]。例如,对于区间求和问题,可以通过预计算前缀和数组快速得到任意区间的总和。 以下是基于上述假设的一个 Python 实现示例: ```python def solve_1853B(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() n, q = map(int, data[0].split()) # 数组长度和询问次数 array = list(map(int, data[1].split())) # 初始数组 prefix_sum = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + array[i - 1] results = [] for _ in range(q): l, r = map(int, data[2:].pop(0).split()) current_sum = prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1] results.append(current_sum % (10**9 + 7)) return results print(*solve_1853B(), sep='\n') ``` 此代码片段展示了如何通过构建 `prefix_sum` 来高效响应多次区间求和请求,并对结果取模 \(10^9+7\) 输出[^4]。 #### 进一步扩展思考 当面对更复杂的约束条件时,动态规划或其他高级技术可能会被引入到解答之中。然而,在没有确切了解本题细节之前,以上仅作为通用策略分享给用户参考。
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