题解 P1886 【滑动窗口】

本文介绍了一种使用双端队列解决滑动窗口最大值和最小值问题的方法。通过维护时效性和点值,每次操作更新队列以确保队头元素为当前窗口的最大或最小值。文章提供了详细的算法流程和C++代码实现。

我用的双端队列来做的

题意就不讲了吧。可以看出来最大值和最小值是同一个问题,改一下大于号和小于号就行了。所以我只讲怎么求最大值吧。

定义一个双端队列(相当于queue两端都可以插入或弹出,可以自行百度)

deque<pair> a,b;

pair的第一维被我称为时效性,第二位就是它自己的值。

每次操作,在前面弹出所以已失效的点;

然后再看队尾,如果点的值比当前p[i]小,也弹出;

最后把p[i]加到队尾

 a.push_back(make_pair(i+k-1,p[i]));

i+k-1就是她的时效性,p[i]是她的点值

然后最大值的操作就完了

(最小值就不讲了吧)

最后附上代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
deque <pair<int,int> > a,b;
int n,k,p[1000005];
int main()
{
    cin>>n>>k;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        cin>>p[i];
    a.push_back(make_pair(k,p[1]));
    b.push_back(make_pair(k,p[1]));
    for(int i=2;i<=k-1;i++)
    {
        if(a.front().first<i) a.pop_front();
        while(!a.empty())
        {
            if(a.back().second>p[i])
            {
                a.pop_back();
                continue;
            }
            break;
        }
        a.push_back(make_pair(i+k-1,p[i]));
//~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
        if(b.front().first<i) b.pop_front();
        while(!b.empty())
        {
            if(b.back().second<p[i])
            {
                b.pop_back();
                continue;
            }
                break;
        }   
        b.push_back(make_pair(i+k-1,p[i]));
    }
    for(int i=k;i<=n;i++)
    {
        while(!a.empty()&&a.front().first<i) a.pop_front();
    
        while(!a.empty())
        {
            if(a.back().second>p[i])
            {
                a.pop_back();
                continue;
            }
                break;
        }
        a.push_back(make_pair(i+k-1,p[i])); 
        cout<<a.front().second<<" ";
    }
    cout<<endl;
    for(int i=k;i<=n;i++)
    {
        while(!b.empty()&&b.front().first<i) b.pop_front();
        while(!b.empty())
        {
            if(b.back().second<p[i])
            {
                b.pop_back();
                    continue;
            }
                break;
        }
        b.push_back(make_pair(i+k-1,p[i]));
        cout<<b.front().second<<" ";
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/lizinuo/p/10543879.html

关于编号为 **B4372** 的题目,虽然该题目具体内容未在提供的引用中明确列出,但从编号格式及上下文推断,它可能属于某一类常见的算法题型,例如区间统计、动态规划、图论或树形结构处理等问题。以下提供几种可能的解题思路通用解法,适用于类似编号题目的常见类型。 ### ### 区间统计类问题的解题思路 如果该题目属于区间统计类问题,例如“人数最多的小火车园区站点”[^1],则解题思路通常包括以下步骤: - **问题建模**:将每个操作(如上车、下车)视为对某个区间的影响。 - **差分数组技巧**:使用差分数组对区间进行加减操作,从而高效计算每个点的累计值。 - **遍历站点**:通过一次遍历即可得到每个站点的乘客数量,并在过程中记录最大值。 此类问题的 Python 实现如下: ```python def max_passengers(onboard, offboard, stations): diff = {} for s in stations: diff[s] = 0 for start, count in onboard.items(): diff[start] += count for end, count in offboard.items(): diff[end] -= count max_p = 0 current = 0 sorted_stations = sorted(diff.keys()) for s in sorted_stations: current += diff[s] max_p = max(max_p, current) return max_p ``` ### ### 动态规划类问题的解题思路 如果题目属于动态规划类问题,例如“选取 ChoseNum 名学生,相邻位置差不超过 d”[^3],则解题思路可能包括: - **状态定义**:定义 `dp[i][k]` 表示从前 `i` 个学生中选取 `k` 个学生的最大乘积。 - **状态转移**:在满足位置差限制的前提下,尝试从前 `i-d` 到 `i-1` 的位置中选取最优解。 - **边界条件**:初始化 `dp[i][0] = 1`,表示不选任何学生时乘积为 1。 ### ### 树形结构类问题的解题思路 如果题目涉及树结构,例如“IOI2024 压轴题”[^2],其解法通常包括: - **树的构建**:将输入的边信息转化为邻接表形式。 - **深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)**:遍历树结构,统计满足条件的节点对或路径。 - **动态规划在树上应用**:例如在每个节点维护子树内的最优解。 ### ### 常见优化技巧 - **前缀和/差分数组**:用于处理区间修改查询。 - **滑动窗口**:适用于限制连续子数组或子序列的问题。 - **贪心策略**:在某些特定条件下,局部最优解可构成全局最优解。 - **二分查找**:用于寻找满足条件的最小/最大值。 ###
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