Masker

思路： M子段最大和。 动态规划拢共分三步： 递推突破口：子段和类问题都是选新数字与不选新数字，选新数字又分为吸附与拓展。 状态转移方程：先用正方形 dp 找出原始方程，然后根据条件（本题中是左段右段）找到变量边界，并且必不可少的是：方程中一定有端格是超限的，这时要手动解决。 优化：空间开销一般可以缩小到很少的维数。 代码： 正方形dp： int sum[maxn]; ​int L_...

思路： LIS，前几天写过啦，N^2，NlgN。 代码： N^2：32ms 700kB ​//32ms 700kB #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> using namespace std; const int maxn = 1005; int N; int...

思路： 之前做过总结了。 可以看出滚动数组对时空均有明显优化。 代码： 47ms 4648kB ​//47ms 4648kB #include <iostream> #include <cstring> #include <algorithm> #include <string> using namespace std; const...

思路： 动态规划+离散化。 数据范围过大，需要离散化：A【】是原数组，U【】是去重数组，dp【】是代价。 心路历程： 令 dp[i][j] 代表前 i 个数符合某规则并且将最后一个元素改成数字 j 所付出的总代价，得到一个 TLE。 使用滚动数组，将 dp[maxn][maxn] 改成一维，仍然 TLE。 使用变量 PRESUM，降低时间复杂度。 注意：两种规则（不升\不降）只需要一次 r...

思路： 最大对称子矩阵，一开始就有些思路，搜了下题解发现差不多就直接动手写了，A的好开心。 算是枚举吧，其实大部分 dp 都是优化的枚举嘛，本题略有看表填格的影子。 dp[i][j] 代表以 mp[i][j] 为左下对角元的最长对称矩阵边长。写法要注意，本代码写的稍微有一点点取巧。 代码： 2964ms 6344kB ​//2964ms 6344kB #include <io...

思路： LIS变种，输出路径，故使用三角形动归比较方便。 坑不少，还是做出来了。合并成一句话：因为是倒序输出，想要先输出 w 小（v 大）的；因此要把 w 小的放后边，因此要在 sort 时把 w 小的放后边 代码： 15ms 1440kB ​//15ms 1440kB #include <iostream> #include <cstring> #inclu...

思路： 最长上升子序列的变种。 数字改成了结构体 BLOCK，并且不仅要求出长度，本题需要求出最高的高度。 每个 BLOCK 都是无限的，因此每块都可以变成六块。然后按底面的长排序（贪心），正方形 dp 求解。 注意 ans 的使用（dp[i] 的意义）。 代码： 核心：正方形 dp 求解最长上升子序列 #include <iostream> #include <algo...

LIS：Longest Increasing Subsequence 朴素三角dp，注意初始化为1： ​int ans = 0; for(int i=1;i<=N;i++) dp[i] = 1;//自己开始自己结束，长度自然为 1 for(int i=1;i<=N;i++){ for(int j=1;j<i;j++) if(A[i] > A[j]) d...

思路: 动态规划LCS问题。 注意往后腾一枚空间。 核心： ​for(int i=0;i<l.length();i++) for(int j=0;j<r.length();j++) if(l[i] == r[j]) dp[i+1][j+1] = dp[i][j] + 1; else dp[i+1][j+1] = max(dp[i+1][j] , dp[i][j...

思路： 一： 这是一道经典的动归题目，经典在它可以牵引出 Dilworth定理、LIS(Longest Increasing Subsequence)。 先说 Dilworth：Dilworth定理包含如下知识：偏序集、链、反链。Dilworth 包括两个对偶定理： 最大链长度 = 最少反链划分数。 最大反链长度 = 最少链划分数。 那如何使用该定理呢？非常简单。以本题为例：求最少...

思路： 裸的 dp，十分简单，第一次没查题解就顺利做出来了。 其实，dp 的关键就在 dp[i] 代表必须使用物品 i，以及 dp 和枚举的综合使用。 注意，一旦 dp[i] 代表必须，则 ans 不要忘记。 代码： 15ms 1420kB ​//15ms 1420kB #include <iostream> #include <algorithm> #inc...