完美的序列

本文介绍了一种算法,通过最小代价操作使序列中所有元素各不相同,实现序列的完美转变。文章详细阐述了算法思路,包括排序、调整序列使其严格递增,并提供了完整的代码示例。

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完美的序列

题目描述:
LYK 认为一个完美的序列要满足这样的条件:对于任意两个位置上的数都不相同。然而并不是所有的序列都满足这样的条件。
于是 LYK 想将序列上的每一个元素都增加一些数字(当然也可以选择不增加),使得整个序列变成美妙的序列。
具体地, LYK 可以花费 1 点代价将第 i 个位置上的数增加 1,现在 LYK 想花费最小的代价使得将这个序列变成完美的序列。
输入格式:
第一行一个数 n,表示数字个数。
接下来一行 n 个数 ai 表示 LYK 得到的序列。
输出格式:
一个数表示变成完美的序列的最小代价。
输入样例:
4
1 1 3 2
输出样例:
3
数据范围:
对于 30%的数据 n<=5。
对于 60%的数据 n<=1000。
对于 80%的数据 n<=30000, ai<=3000。
对于 100%的数据 n<=100000, 1<=ai<=100000。
思路:
要让序列变成一个不含相同元素的
首先排序
排完序后只需让序列变成一个严格上升的序列
现在让a[i]=a[i]-i
这样处理后只需让序列变成一个不降序列就保证了原序列是上升序列
(因为a[i]比a[i-1]多减了1,只需a[i]不比a[i-1]小即可)

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
using namespace std;
const int maxn=100010;
int n,ans,a[maxn];
int main()
{
    freopen("sequence.in","r",stdin);
    freopen("sequence.out","w",stdout);
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&a[i]);
    sort(a+1,a+n+1);
    for(int i=2;i<=n;i++)
    {
        if(a[i]==a[i-1])
        a[i]++,ans++;
        else if(a[i]<a[i-1])
        {
            ans+=a[i-1]-a[i]+1;
            a[i]=a[i-1]+1;

        }
    }
    cout<<ans;
    fclose(stdin);fclose(stdin);
    return 0;
}
### 关于“完美序列”算法题的解决方案 #### 蛮力法 蛮力法的核心思想在于通过逐一尝试所有可能性来寻找最优解。对于“完美序列”的问题,可以通过枚举所有的排列组合并验证每一个排列是否满足条件的方式实现。 具体而言,假设给定一个长度为 \( n \) 的数组 `arr`,我们可以生成该数组的所有排列,并逐一遍历这些排列以找出符合条件的结果。这种方法的时间复杂度主要取决于排列的数量,即 \( O(n!) \)[^1]。 以下是基于 Python 实现的代码示例: ```python from itertools import permutations def brute_force_perfect_sequence(arr): all_permutations = permutations(arr) perfect_sequences = [] for perm in all_permutations: if is_valid(perm): # 假设有一个函数用于验证合法性 perfect_sequences.append(list(perm)) return perfect_sequences def is_valid(sequence): # 这是一个占位符函数,实际逻辑需根据题目定义填充 pass ``` #### 分治法 分治法的思想是将一个问题分解成若干个小规模的子问题,独立求解后再合并结果。针对“完美序列”,可以考虑将其划分为多个较小的部分,分别处理后逐步构建最终答案。 例如,在某些情况下,“完美序列”可能允许我们先对数组的一部分进行排或筛选操作,然后再递归地应用相同策略至剩余部分。这种做法通常能够显著降低计算量,达到接近线性的性能表现 \( O(n\log{n}) \)[^2]。 下面展示了一个简单的例子,其中采用了快速排作为基础组件之一: ```python def divide_and_conquer_perfect_sequence(arr): if len(arr) <= 1: return arr if is_valid(arr) else None mid = len(arr) // 2 left_part = divide_and_conquer_perfect_sequence(arr[:mid]) right_part = divide_and_conquer_perfect_sequence(arr[mid:]) combined_result = merge_parts(left_part, right_part) return combined_result if is_valid(combined_result) else None def merge_parts(part_a, part_b): result = [] # 合并逻辑依据具体情况调整 i, j = 0, 0 while i < len(part_a) and j < len(part_b): if compare_elements(part_a[i], part_b[j]): result.append(part_a[i]) i += 1 else: result.append(part_b[j]) j += 1 result.extend(part_a[i:]) result.extend(part_b[j:]) return result def compare_elements(a, b): # 自定义比较规则 pass ``` 以上方法仅提供了一种通用框架,具体的细节还需参照题目描述进一步善。 --- #### 时间复杂度分析 - **蛮力法**:由于涉及全排列运算,整体时间开销约为 \( O(n!)\),适用于小型数据集。 - **分治法**:借助递归分割技术,理论上可降至近似 \( O(n\log{n})\) 或更低级别,适合较大规模的数据场景[^3]。 ---
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