bzoj4059 [Cerc2012]Non-boring sequences

本文介绍了一种算法,用于判断给定的整数序列是否满足特定条件,即每个连续子序列中都存在至少一个独一无二的数字。通过使用map和递归深度优先搜索,算法能够高效地解决这个问题。

Description
我们害怕把这道题题面搞得太无聊了,所以我们决定让这题超短。一个序列被称为是不无聊的,仅当它的每个连续子序列存在一个独一无二的数字,即每个子序列里至少存在一个数字只出现一次。给定一个整数序列,请你判断它是不是不无聊的。

Input
第一行一个正整数T,表示有T组数据。每组数据第一行一个正整数n,表示序列的长度,1 <= n <= 200000。接下来一行n个不超过10^9的非负整数,表示这个序列。

Output
对于每组数据输出一行,输出"non-boring"表示这个序列不无聊,输出"boring"表示这个序列无聊。

代码

#include<map>
#include<cstdio>
#include<string>
#define R_ register
inline char gc() {
	static char buf[100000],*p1=buf,*p2=buf;
	return p1==p2&&(p2=(p1=buf)+fread(buf,1,100000,stdin),p1==p2)?EOF:*p1++;
}
inline int read() {
	int ret=0,f=1,ch=gc();
	for (; !isdigit(ch); ch=gc()) if (ch=='-') f=-f;
	for (; isdigit(ch); ch=gc()) ret=ret*10+ch-48;
	return ret*f;
}
const int maxn=2e5+5;
std :: map <int,int> mp;
int N,w,lst[maxn],nxt[maxn];
bool dfs(int L,int R) {
	if (L>=R) return 1;
	for (int i=L,j=R; i<=j; ) {
		if (lst[i]<=L&&nxt[i]>=R) return dfs(L,i-1)&&dfs(i+1,R);else ++i;
		if (lst[j]<=L&&nxt[j]>=R) return dfs(L,j-1)&&dfs(j+1,R);else --j;
	}
	return 0;
}
int main() {
	freopen("sequence.in","r",stdin);
	freopen("sequence.out","w",stdout);
	for (R_ int T=read(),i; T--; puts(dfs(1,N)?"non-boring":"boring")) {
		for (N=read(),mp.clear(),i=1; i<=N; ++i) lst[i]=nxt[i]=0;
		for (i=1; i<=N; mp[w]=i,++i)
			if (!mp[w=read()]) lst[i]=1;
			else nxt[mp[w]]=i-1,lst[i]=mp[w]+1;
		for (i=1; i<=N; ++i) if (!nxt[i]) nxt[i]=N;
	}
	return 0;
}
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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