「EZEC-10」排列排序

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题目描述

小 E 给你一个长度为 n 的排列P_{1},P_{2},...P_{n-1},P_{n} 。小 E 想要把它排序。 

 小 E 每次可以花区间长度,即 r−l+1 的代价,选择排列中的任意一段区间 [l,r],并将 [l,r] 从小到大排序。

现在你可以让他进行若干次这个操作,直到 p 中元素的值从 1到 n 按升序排序,即对于 1 到 n 的每一个 i,都有 P_{i}=i

小 E 问你,他花的代价最少为多少?

输入

本题有多组询问,第一行有一个数 TT 表示询问组数。

对于每组询问:

第一行给出一个整数 n。

第二行 n 个整数,由空格隔开,代表排列 p 中元素的值。

输出

T行,每行一个整数表示一组询问的答案。

样例

输入数据 1

2
3
1 3 2
4
3 2 1 4
### Python 实现 EZEC-4.5 走方格问题 以下是基于动态规划方法的 Python 实现,用于解决 P6855「EZEC-4.5」走方格问题。该实现的时间复杂度为 \( \Theta(mn) \),能够高效计算从左上角到右下角的最大权值路径。 #### 动态规划核心逻辑 通过两次遍历分别计算两个方向上的最大路径和: 1. **从前向后**:从起点 (1, 1) 到终点 (n, m) 的最大路径和。 2. **从后向前**:从终点 (n, m) 返回起点 (1, 1) 的最大路径和。 最终结果可以通过枚举每一个可能被置零的位置来获得全局最优解[^3]。 ```python def solve_ezec_4_5(a): n = len(a) m = len(a[0]) # 初始化 dp 数组 d = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] # 前向 DP 表 p = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)] # 后向 DP 表 # 计算前向最大路径和 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): d[i][j] = max(d[i - 1][j], d[i][j - 1]) + a[i - 1][j - 1] # 计算后向最大路径和 for i in range(n, 0, -1): for j in range(m, 0, -1): p[i][j] = max(p[i + 1][j], p[i][j + 1]) + a[i - 1][j - 1] # 枚举每个可以置零的点,找到最小化的最大路径和 result = float('inf') for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): current_max_path_sum = d[i][j] + p[i][j] - a[i - 1][j - 1] result = min(result, current_max_path_sum) return result # 测试数据 if __name__ == "__main__": grid = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] answer = solve_ezec_4_5(grid) print(f"Minimum maximum path sum after setting one cell to zero: {answer}") ``` 上述代码实现了动态规划的核心思想,并结合题目需求完成了对矩阵中某一点设置为零的操作以优化路径权重[^4]。 --- ### 关键点解析 1. **状态定义** 定义 `d[i][j]` 和 `p[i][j]` 分别表示到达 `(i, j)` 的最大路径和以及从 `(i, j)` 出发的最大路径和。 2. **转移方程** 对于任意位置 `(i, j)`, - 前向传递关系为:\( d[i][j] = \max(d[i-1][j], d[i][j-1]) + a[i][j] \)。 - 后向传递关系为:\( p[i][j] = \max(p[i+1][j], p[i][j+1]) + a[i][j] \)。 3. **边界条件** 边界情况需特别处理,例如当 `i=1` 或者 `j=1` 时,仅能依赖单一方向的状态更新。 4. **枚举策略** 遍历整个网格中的每一点作为候选置零点,记录其对应的最小化最大路径和。 ---
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