luogu 1091

正反做两次最长上升子序列。

记f[i]为正着做以Ti为结尾的最长上升子序列。

记g[i]为倒着做以Ti为结尾的最长上升子序列。

答案就是n-max(f[i]+g[i]-1)。

#include"cstdio"
#include"cctype"
#include"algorithm"
using namespace std;
int read()
{
    int c,x=0; while(!isdigit(c=getchar()));
    while(x=x*10+c-'0',isdigit(c=getchar()));
    return x;
}
int t[101],f[101],g[101];
int main()
{
    int n=read(),ans=0;
    for(int i=1; i<=n; i++)
    {
        t[i]=read();
        f[i]=1;
        for(int j=1; j<i; j++)
            if(t[i]>t[j]) f[i]=max(f[j]+1,f[i]);
    }
    for(int i=n; i>=1; i--)
    {
        g[i]=1;
        for(int j=n; j>i; j--)
            if(t[i]>t[j]) g[i]=max(g[j]+1,g[i]);
        ans=max(f[i]+g[i]-1,ans);
    }
    printf("%d",n-ans);
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TrassBlose/p/8335866.html

内容概要:本文详细介绍了OCR(光学字符识别)技术,从定义出发,阐述了它是如何让计算机“看懂”图片里的文字,通过扫描仪等设备读取文本图像并转换成计算机可编辑的文本。文中列举了OCR在办公、图书馆、交通、金融等领域的广泛应用实例,如快速处理纸质文件、车牌识别、银行支票处理等。接着回顾了OCR的发展历程,从20世纪初的萌芽到如今基于深度学习的智能化时代,期间经历了从简单字符识别到复杂场景下的高精度识别的演变。技术层面,深入解析了OCR的关键技术环节,包括图像预处理、文本检测、文本识别和后处理,每个环节都采用了先进的算法和技术手段以确保识别的准确性。最后探讨了OCR在未来可能面临的挑战,如复杂场景下的识别准确率、特殊字体和语言的支持以及数据安全问题,并展望了其与人工智能融合后的广阔前景。 适合人群:对OCR技术感兴趣的技术爱好者、开发者以及希望了解该技术在各行业应用的专业人士。 使用场景及目标:①帮助用户理解OCR技术的基本原理和发展历程;②展示OCR在多个行业中的具体应用场景,如办公自动化、金融票据处理、医疗病历管理等;③探讨OCR技术面临的挑战及未来发展方向,为相关从业者提供参考。 其他说明:本文不仅涵盖了OCR技术的基础知识,还深入探讨了其背后的技术细节和发展趋势,对于想要深入了解OCR技术及其应用的人来说是非常有价值的参考资料。
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