GYM 101102 D.Rectangles(单调栈)

本文介绍了一种算法,用于计算给定矩阵中所有元素相等的合法子矩阵的数量。通过预处理得到每个元素上方连续相同元素的数量,并使用单调栈来统计以每个元素为右下角的合法子矩阵数目。

Description
给出一个n*m矩阵,统计合法子矩阵数量,合法子矩阵指的是这个子矩阵所有数字相同
Input
第一行一整数T表示用例组数,每组用例首先输入两个整数n和m表示矩阵行列数,之后一个n*m矩阵A[i][j]
(1<=n,m<=1000,1<=A[i][j]<=1e9)
Output
对于每组用例,输出合法子矩阵数量
Sample Input
1
3 3
3 3 1
3 3 1
2 2 5
Sample Output
16
Solution
对每一个元素A[i][j],求出从(i,j)往上和A[i][j]相同的数字有u[i][j]个,之后对每一行从左往右统计每个元素作为子矩阵右下角对答案的贡献,以第i行为例,用单调升栈维护u[i][j]的值,之所以用单调升的栈来记录是因为如果当前是(i,j),我们想看左端点是(i,k)对答案的贡献,那么答案就是u[i][k]~u[i][j]中的最小值,因此从第j列转移到第j+1列时,假设之前栈内元素是a[1],…,a[j],那么我们现在需要的不是a[1],…,a[j],u[i][j],而是min(a[1],u[i][j]),min(a[2],…,u[i][j]),…,min(a[j],u[i][j]),u[i][j],这时栈内元素之和才是(i,j+1)作为右下角对答案的贡献
以u值分别是1 2 3 2 1为例:
第一个数作为右下角有1个子矩阵满足条件(1)
第二个数作为右下角有3个子矩阵满足条件(1,2)
第三个数作为右下角有6个子矩阵满足条件(1,2,3)
第四个数作为右下角有7个子矩阵满足条件(1,2,2,2)
第五个数作为右下角有5个子矩阵满足条件(1,1,1,1,1)
注意因为此处单调栈不是要删除元素,而是把比当前栈顶元素大的元素全部变成栈顶元素,所以把重复元素做成一个pair存起来更省时间,第一维表示数字大小,第二位表示这个数字有多少个,维护一个栈和sum,每插入一个数就把更新后的sum累加到答案中即可
Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
#define INF 0x3f3f3f3f
#define maxn 1111
int T,n,m,a[maxn][maxn],u[maxn][maxn];
typedef pair<int,int>P;
P s[maxn];
int main()
{
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(int i=1;i<=n;i++)
            for(int j=1;j<=m;j++)
                scanf("%d",&a[i][j]);
        for(int j=1;j<=m;j++)
        {
            u[1][j]=1;
            for(int i=2;i<=n;i++)
                if(a[i][j]==a[i-1][j])u[i][j]=u[i-1][j]+1;
                else u[i][j]=1;
        }
        int p,sum;
        ll ans=0;
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            a[i][0]=0;
            for(int j=1;j<=m;j++)
            {
                if(a[i][j]!=a[i][j-1])p=0,s[0]=P(j,1),sum=u[i][j],ans+=sum;
                else
                {
                    if(u[i][j]>=u[i][s[p].first])s[++p]=P(j,1),sum+=u[i][j];
                    else
                    {
                        int num=1;
                        while(p>=0&&u[i][s[p].first]>u[i][j])
                            sum-=s[p].second*(u[i][s[p].first]-u[i][j]),num+=s[p].second,p--;
                        s[++p]=P(j,num),sum+=u[i][j];
                    }
                    ans+=sum;
                }
            }
        }
        printf("%I64d\n",ans);
    }
    return 0;
}
### 使用 `gym.spaces.Box` 定义动作空间 在OpenAI Gym环境中定义连续的动作空间通常会使用到 `gym.spaces.Box` 类。此类允许创建一个多维的盒子形状的空间,其边界由低限(low)和高限(high)参数指定[^1]。 对于给定的例子,在类 `ActionSpace` 中静态方法 `from_type` 返回了一个基于输入类型的行动空间实例: 当 `space_type` 是 `Continuous` 时,返回的是一个三维向量形式的动作空间对象,该对象表示三个维度上的取值范围分别为 `[0.0, 1.0]`, `[0.0, 1.0]`, 和 `[-1.0, 1.0]` 的实数集合,并且数据类型被设定为了 `np.float32`: ```python import numpy as np import gym class ActionSpace: @staticmethod def from_type(action_type: int): space_type = ActionSpaceType(action_type) if space_type == ActionSpaceType.Continuous: return gym.spaces.Box( low=np.array([0.0, 0.0, -1.0]), high=np.array([1.0, 1.0, 1.0]), dtype=np.float32, ) ``` 此段代码展示了如何通过传递最低限度(`low`)数组以及最高限度(`high`)数组来初始化一个新的Box实例,从而构建出一个具有特定界限的多维连续数值区间作为环境可能采取的一系列合法行为的选择集的一部分。 另外值得注意的是,每个环境都应当具备属性 `action_space` 和 `observation_space` ,这两个属性应该是继承自 `Space` 类的对象实例;Gymnasium库支持大多数用户可能会需要用到的不同种类的空间实现方式[^2]。 #### 创建并测试 Box 动作空间的一个简单例子 下面是一个简单的Python脚本片段用于展示怎样创建和验证一个基本的 `Box` 空间成员资格的方法: ```python def check_box_space(): box_space = gym.spaces.Box(low=-1.0, high=1.0, shape=(2,), dtype=np.float32) sample_action = box_space.sample() # 获取随机样本 is_valid = box_space.contains(sample_action) # 检查合法性 print(f"Sampled action {sample_action} within bounds? {'Yes' if is_valid else 'No'}") check_box_space() ``` 上述函数首先建立了一个二维的 `-1.0` 到 `1.0` 范围内的浮点型 `Box` 空间,接着从中抽取了一组随机样本来检验它确实位于所规定的范围内。
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