EOJ 3531 定西

本文探讨了一个从零一背包问题转化为深度优先搜索(DFS)的问题解决过程。作者最初将问题误认为是零一背包,但在深入研究后发现,由于顺序的重要性,问题实际上需要使用DFS来解决,同时避免重复计算。文章通过代码示例详细解释了解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

戳我看题
吐槽一下这个题的标题和引文和题并没有关系23333

愚蠢的我一开始看到题想,这是个零一背包啊
然后做了一半感觉不对劲
背包在放东西的时候是不区分顺序的,也就是1 2和2 1是一样的
但在本题中1 2和2 1算两种答案,并且其中一种可能是不适用情况

实质是个dfs,但是把重复情况存储在数组里了。

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<set>
using namespace std;
const int NINF = -99999;
int n,k;
set<int> x;
int dp[105];
int ans;
void solve(int l)
{
    if(x.count(l)==1){
        dp[l] = 0;
        return;
    }
    if(dp[l-1]==-1) solve(l-1);
    if(dp[l-2]==-1) solve(l-2);
    if(dp[l-3]==-1) solve(l-3);
    dp[l] = dp[l-1]+dp[l-2]+dp[l-3];
}
void init()
{
    dp[0] = 1;
    if(x.count(1)==0) dp[1] = dp[0];
    else dp[1] = 0;
    if(x.count(2)==0) dp[2] = dp[1]+dp[0];
    else dp[2] = 0;
    if(x.count(3)==0) dp[3] = dp[2]+dp[1]+dp[0];
    else dp[3] = 0;
}
int main()
{
    scanf("%d %d",&n,&k);
    int tmp;
    for(int i=0;i<k;i++){
        scanf("%d",&tmp);
        x.insert(tmp);
    }
    memset(dp,-1,sizeof(dp));
    init();
    if(n>3){
        solve(n);
    }
    printf("%d\n",dp[n]);
    return 0;
}


### 关于EOJ DNA排序问题的解题思路 在处理EOJ中的DNA排序问题时,主要挑战在于如何高效地完成字符串数组的排序以及去重操作。由于题目涉及两个测试点可能因时间复杂度较高而超时,因此需要优化算法设计。 #### 数据结构的选择 为了降低时间复杂度并提高效率,可以引入`std::map`或者`unordered_map`来辅助实现去重功能[^1]。这些数据结构能够快速判断某项是否存在集合中,并支持高效的插入和查找操作。具体来说: - 使用 `std::set` 可以自动去除重复元素并对结果进行升序排列; - 如果还需要自定义比较逻辑,则可以选择基于哈希表的数据结构如 `unordered_set` 配合手动排序。 #### 排序策略 对于给定的一组DNA序列(通常表示为长度固定的字符串),按照字典顺序对其进行排序是一个常见需求。C++标准库提供了非常方便的方法来进行此类任务——即利用 `sort()` 函数配合合适的比较器函数对象或 lambda 表达式来指定所需的排序规则。 下面展示了一个简单的例子用于说明如何读取输入、执行必要的预处理步骤(包括但不限于删除冗余条目),最后输出经过整理的结果列表: ```cpp #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ set<string> uniqueDNAs; string line, dna; while(getline(cin,line)){ stringstream ss(line); while(ss>>dna){ uniqueDNAs.insert(dna); // 自动过滤掉重复项 } } vector<string> sortedUnique(uniqueDNAs.begin(),uniqueDNAs.end()); sort(sortedUnique.begin(),sortedUnique.end()); for(auto it=sortedUnique.cbegin();it!=sortedUnique.cend();++it){ cout<<*it; if(next(it)!=sortedUnique.cend())cout<<" "; } } ``` 上述程序片段实现了基本的功能模块:从标准输入流逐行解析得到各个独立的DNA片段;借助 STL 容器特性轻松达成无重复记录维护目的;最终依据字母大小关系重新安排各成员位置后再统一打印出来[^3]。 #### 学习延伸至自然语言处理领域 值得注意的是,在计算机科学特别是机器学习方向上,“上下文”概念同样重要。例如 Word2Vec 这样的技术就是通过考察周围词语环境来捕捉特定词汇的意义特征[^2]。尽管两者应用场景差异显著,但从原理层面看均体现了对局部模式挖掘的关注。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值