EOJ 3239 最长的等差数列

本文介绍了一种算法,用于从给定的整数集合中找出最长的等差数列。通过排序和枚举,该算法能有效地找到最长等差数列的长度。

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题目简介


给定n(1≤n≤100)个数,从中找出尽可能多的数使得他们能够组成一个最长的等差数列。输出该最长等差数列的长度。

注意:当n=1时,构成长度为1的等差数列。

说明


题目不难,但不加优化可能超时。先排序,枚举前两个数,然后得到公差。这样以后相当于得到了下一个数,继续枚举判断是否相等即可。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int s[101];

int main()
{
    int cas, n, ans, d, sum, now;
    cin >> cas;
    for (int t = 0; t < cas; ++t) {
        cin >> n;
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
            cin >> s[i];
        sort(s + 1, s + n + 1);
        ans = 1;
        for (int i = 1; i <= n; ++i)
            for (int j = i+1; j <= n; ++j) {
                sum = 2;
                d = s[j] - s[i];
                now = s[j] + d;
                for (int k = j+1; k <= n; ++k)
                    if (s[k] == now) ++sum, now += d;
                ans = max(ans, sum);
            }
        printf("case #%d:\n%d\n", t, ans);
    }
    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。 #### 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。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()` 函配合合适的比较器函对象或 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。 ---
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