经典DP水题A

本文探讨了如何通过动态规划算法解决寻找给定序列中最长递增子序列的问题,包括输入输出规范、示例解析及AC Java代码实现。

Description

A numeric sequence of ai is ordered if a1 < a2 < ... < aN. Let the subsequence of the given numeric sequence (a1a2, ..., aN) be any sequence (ai1ai2, ..., aiK), where 1 <= i1 < i2 < ... < iK <= N. For example, sequence (1, 7, 3, 5, 9, 4, 8) has ordered subsequences, e. g., (1, 7), (3, 4, 8) and many others. All longest ordered subsequences are of length 4, e. g., (1, 3, 5, 8).

Your program, when given the numeric sequence, must find the length of its longest ordered subsequence.

Input

The first line of input file contains the length of sequence N. The second line contains the elements of sequence - N integers in the range from 0 to 10000 each, separated by spaces. 1 <= N <= 1000

Output

Output file must contain a single integer - the length of the longest ordered subsequence of the given sequence.

Sample Input

7
1 7 3 5 9 4 8

Sample Output

4



题意:给一串数字,输出从左往右由小到大的最大长度,即 1 7 3 5 9 4 8,最长为1 3 5 8 或者1 3 4 8等等,长度为4.

思路:DP,从左往右遍历一遍,更新比它小的数,统计此刻长度。




AC java 代码:

import java.util.Scanner;
//3812 KB 1563 ms
public class sdupractice0724DPA {


public static void main(String[] args) {
Scanner scan = new Scanner(System.in);
int n = scan.nextInt();
int[][] arr = new int[n][2];
for (int i = 0; i < n; i++) {
arr[i][0] = scan.nextInt();
arr[i][1] = 1;
}
for (int i = 1; i < n; i++) {
int count = 0;
for (int j = 0; j < i; j++) {
if (arr[i][0] > arr[j][0] && arr[j][1] > count) {
count = arr[j][1];
}
}
arr[i][1] += count;
}
int max = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (arr[i][1] > max)
max = arr[i][1];
}
System.out.println(max);
}


}







### Bitmask 动态规划练习及其解法 Bitmask 动态规划是一种结合了位运算和动态规划的思想方法,适用于状态数量有限但复杂度较高的问。以下是几个经典的 bitmask DP及其实现思路。 --- #### **经典1**: LeetCode 698. Partition to K Equal Sum Subsets 给定一个整数数组 `nums` 和正整数 `k`,判断能否将这个数组分成 `k` 个子集,使得每个子集的和相同。 ##### 解法分析 该问可以通过 bitmask 来表示当前已经分配到哪些元素的状态。定义 `dp[mask]` 表示是否能够通过某些组合形成目标和的部分集合。初始条件为 `dp[0] = true`,即没有任何元素被选中的情况下是可以满足条件的[^2]。 代码实现如下: ```java public boolean canPartitionKSubsets(int[] nums, int k) { int totalSum = Arrays.stream(nums).sum(); if (totalSum % k != 0 || k > nums.length) return false; int target = totalSum / k; int n = nums.length; boolean[] dp = new boolean[1 << n]; dp[0] = true; int[] sums = new int[1 << n]; // 记录每种状态下已有的总和 for (int mask = 0; mask < (1 << n); ++mask) { if (!dp[mask]) continue; for (int i = 0; i < n; ++i) { if (((mask >> i) & 1) == 0 && sums[mask] + nums[i] <= target) { int nextMask = mask | (1 << i); if (!dp[nextMask]) { dp[nextMask] = true; sums[nextMask] = (sums[mask] + nums[i]) % target; if (nextMask == (1 << n) - 1) return true; } } } } return dp[(1 << n) - 1]; } ``` --- #### **经典2**: Codeforces Problem C. Maximum XOR Subset 找到一个大小不超过 `m` 的子集的最大异或值。 ##### 解法分析 利用 bitmask 枚举所有可能的子集,并计算其对应的异或值。由于最多只有 \(O(2^n)\) 种可能性,在合理范围内可以直接枚举并记录最大值[^3]。 代码实现如下: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector<int> a(n); for(auto& x : a) cin>>x; int max_xor = 0; for(int mask=0; mask<(1<<n); ++mask){ if(__builtin_popcount(mask)>m) continue; // 跳过超过限制的情况 int current_xor = 0; for(int j=0; j<n; ++j){ if((mask&(1<<j))!=0){ current_xor ^=a[j]; } } max_xor = max(max_xor, current_xor); } cout << max_xor; } ``` --- #### **经典目 3**: AtCoder ABC D-Level Problems (e.g., Traveling Salesman Problem with Constraints) 旅行商问变体:在一个图中访问若干节点一次,返回最短路径长度。 ##### 解法分析 使用 bitmask 存储当前访问过的城市集合,转移方程为: \[ dp[mask][u] = \min(dp[mask'][v] + dist[v][u]) \] 其中 `mask'` 是去掉当前城市的前缀状态,`dist[v][u]` 表示从城市 `v` 到城市 `u` 的距离[^4]。 代码框架如下: ```python from functools import lru_cache def tsp(graph): N = len(graph) INF = float('inf') @lru_cache(None) def dfs(mask, u): # 当前状态和当前位置 if mask == (1 << N) - 1 and u == 0: # 所有城市都访问过了且回到了起点 return graph[u][0] or INF min_cost = INF for v in range(N): if not (mask & (1 << v)): # 如果未访问过此城市 cost = graph[u][v] or INF min_cost = min(min_cost, cost + dfs(mask | (1 << v), v)) return min_cost return dfs(1, 0) # Example usage: graph = [ [0, 10, 15, 20], [10, 0, 35, 25], [15, 35, 0, 30], [20, 25, 30, 0] ] print(tsp(graph)) ``` --- ###
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