HDU 5806 NanoApe Loves Sequence Ⅱ(尺取)

探讨了如何通过尺取法解决特定数列问题,寻找满足条件的区间数量。

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Description
退役狗 NanoApe 滚回去学文化课啦!
在数学课上,NanoApe 心痒痒又玩起了数列。他在纸上随便写了一个长度为n的数列,他又根据心情写下了一个数m。
他想知道这个数列中有多少个区间里的第k大的数不小于m,当然首先这个区间必须至少要有k个数啦。
Input
第一行为一个正整数T,表示数据组数。
每组数据的第一行为三个整数 n,m,k
第二行为n个整数Ai,表示这个数列。
1≤T≤10, 2≤n≤200000, 1≤k≤n/2, 1≤m,Ai<=10^9
Output
对于每组数据输出一行一个数表示答案。
Sample Input
1
7 4 2
4 2 7 7 6 5 1
Sample Output
18
Solution
如果区间[l,r]中不小于m的数已经有k个的话,说明这个区间第k大的数不小于m,之后往这个区间中加数也不影响这个性质,故用尺取每次找到一个符合条件(即不小于m的数有k个)的[l,r]之后,直接往答案中累加n-r+1,然后l++即可,时间复杂度O(2n)
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define maxn 222222
int T,n,m,k,a[maxn];
ll ans;
int main()
{
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d%d",&n,&m,&k);
        for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]);
        ans=0;
        int cnt=0,l=1,r=1;
        while(l<=n)
        {
            while(r<=n&&cnt<k)
            {
                if(a[r]>=m)cnt++;
                r++;
            }
            if(r==n+1&&cnt<k)break; 
            if(cnt==k)ans+=n-r+2;
            if(a[l]>=m)cnt--;
            l++;
        }
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    return 0;
}
### HDU1565 方格数 动态规划 解题思路 对于给定的一个 \( n \times n \) 的棋盘,其中每个格子内含有一个非负数值。目标是从这些格子里选一些数,使得任何两个被选中的数所在的位置没有公共边界(即它们不是上下左右相邻),并且使选出的数之和尽可能大。 #### 构建状态转移方程 为了实现这一目的,可以定义二维数组 `dp` 来存储到达某位置的最大累积值: - 设 `dp[i][j]` 表示当考虑到第 i 行 j 列时能够获得的最大价值。 初始化阶段,设置第一行的数据作为基础情况处理;之后通过遍历整个矩阵来更新每一个可能的状态。具体来说,在计算某个特定单元 `(i, j)` 处的结果之前,应该先考察其上方以及左上角、右上角三个方向上的元素是否已经被访问过,并据此调整当前节点所能达到的最佳得分[^1]。 ```cpp for (int i = 0; i < N; ++i){ for (int j = 0; j < M; ++j){ dp[i][j] = grid[i][j]; // 上面一排的情况 if(i > 0 && !conflict(i,j,i-1,j)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j] + grid[i][j]); // 左斜线方向 if(i > 0 && j > 0 && !conflict(i,j,i-1,j-1)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j-1] + grid[i][j]); // 右斜线方向 if(i > 0 && j+1 < M && !conflict(i,j,i-1,j+1)) dp[i][j] = max(dp[i][j], dp[i-1][j+1] + grid[i][j]); } } ``` 这里需要注意的是冲突检测函数 `conflict()` ,用于判断两格之间是否存在直接连接关系。如果存在,则不允许同时选择这两格内的数字相加到路径之中去。 #### 寻找最优解 最终的答案将是最后一行中所有列的最大值之一,因为这代表了从起点出发直到终点结束可以获得的最大收益。可以通过简单的循环找到这个最大值并返回它作为结果输出。 ```cpp // 找到最后一行的最大值 __int64 result = 0; for(int col = 0; col < M; ++col) { result = max(result, dp[N-1][col]); } cout << "Maximum sum is: " << result << endl; ``` 上述方法利用了动态规划的思想有效地解决了该问题,时间复杂度大约为 O(n*m),空间复杂度同样决于输入规模大小。
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