CodeForces 590 A.Median Smoothing(机智)

本文探讨了一种特定序列的稳定性问题,通过定义序列中元素的稳定性,将问题转化为寻找不稳定序列片段并计算其变为稳定所需的变换次数。文章提供了一个有效的算法实现方案,并通过样例输入输出展示了算法的应用。

Description
给出一个长度为n的序列a(a[i]=0或1),现对a进行变换,每次变换a数组的首尾元素不变,其余元素令a’[i]为a[i-1],a[i],a[i+1]的中位数,如果经过多次变换之后a序列保持不变则成a序列是稳定的,问a序列经过多少次变换才能变成一个稳定序列,如果a永远不能变成稳定的则输出-1
Input
第一行为一整数表示序列长度n,第二行n个整数表示序列a
Output
如果a经过有限次变换可以变成稳定的,那么输出变换次数以及那个稳定序列,否则输出-1
Sample Input
5
0 1 0 1 0
Sample Output
2
0 0 0 0 0
Solution
类似序列的稳定性此处定义一个元素的稳定性:如果经过变换后该元素不变那么我们称这个元素是稳定的,那么显然首尾元素均是稳定的,而且两个相邻且相同的元素是稳定的,那么整个序列就被这些稳定的元素给分成几部分不稳定的串,这些串都是01相间的串。每个01相间的串两端都是两个相同的元素,用l和r表示这个01相间串的起始与终结位置,简单分析可知,每次变换都会使得不稳定串的两端元素变成稳定的,即a[l]=a[l-1],a[r]=a[r+1],那么每段不稳定的序列变成稳定序列需要(len+1)/2=(r-l+2)/2次变换,所以只需找到这些不稳定序列然后不断更新max((r-l+2)/2)即为最终答案
Code

#include<stdio.h>
#define max(x,y) ((x)>(y)?(x):(y))
#define maxn 555555
int n,a[maxn];
int main()
{
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
        int ans=0,cnt,l=2,r=1;//l从2开始是为了避免更新时将首元素也更新的情况出现 
        while(l<n)
        {
            while(a[r]!=a[r+1]&&r<n)r++;//r为不稳定部分的右端点编号+1 
            ans=max(ans,(r-l+1)/2);
            for(int j=l,k=r-1;j<=k;j++,k--)
                a[j]=a[j-1],a[k]=a[k+1];//将这部分不稳定的元素变成稳定的 
            while(a[r]==a[r+1]&&r<n)r++;//跳过稳定的部分 
            l=++r;//跳到下一个不稳定部分 
        }
        printf("%d\n",ans);
        for(int i=1;i<=n;i++)printf("%d%c",a[i],i==n?'\n':' ');
    }
    return 0;
} 
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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