1631 Bridging 必须用NLGN的算法

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#算法

本文介绍了一个用于求解最长递增子序列(LIS)问题的C语言实现算法。该算法通过动态规划的方式找到给定序列中最长递增子序列的长度，并详细展示了其核心逻辑与实现步骤。
#include int a[40000],bb[40000]; int lcs(int *a,int ll,int rr) { int i,k=1; bb[1]=a[ll]; for(i=ll+1;i<=rr;i++) { if(a[i]>bb[k]) bb[++k]=a[i]; else { int ll=1,rr=k,mid; while(ll>1; if(bb[mid]>=a[i]) rr=mid; else ll=mid+1; }bb[rr]=a[i]; } } return k; } int main() { int T,n; while(scanf("%d",&T)!=EOF) { while(T--) { scanf("%d",&n); for(int i=0;i
夜深人静写算法（二）- 动态规划入门
英雄哪里出来
09-05 2万+
全网独家《动态规划》从入门到精通
POJ 1631 Bridging signals
ZDQQQqq的博客
05-10 272
编程语言：Java 题目链接：http://poj.org/problem?id=1631 题解：见注释 结果：AC import java.io.*; import java.util.*; public class Main { static StreamTokenizer in = new StreamTokenizer(new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in))); static PrintWriter out = ne
poj1631Bridging signals(最长单调递增子序列 nlgn)
apk6909的博客
12-09 121
Bridging signals Time Limit:1000MS Memory Limit:10000K Total Submissions:12251 Accepted:6687 Description 'Oh no, they've done it again', cries the chief design...
POJ - 1631 Bridging signals(LIS)
没有期待的日子反而会顺顺利利
08-27 149
题目链接 题目很长，但要问的问题很简单，就是经典的求最长上升子序列问题，但是使用递推关系 dp[i]=max{1,dp[j]+1 | j<i && aj<ai } 时间复杂度O（n^2）,题目中p < 40000，显然TLE。 P65~66 《挑战程序设计》 初始化dp[i]为inf，从头往后插入a[i],比较大小dp[i]=min(dp[i],a[i])后更新，...
poj-1631Bridging signals(LIS)
Eric_keke的专栏
11-05 387
Bridging signals Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 12202   Accepted: 6654 Description 'Oh no, they've done it again', cries the chief designe
POJ 1631 Bridging signals 最长上升子序列小结 LIS的O(nlogn)算法
RPG_Zero的博客
08-18 266
POJ 1631 Bridging signals 题目分析： 题目要求避免相交，则可转化为对给定的序列求最长上升子序列。 首先使用了dp来求解，复杂度为O(n*n)，在题目的数据范围下超时了… #include<iostream> #include<stdio.h> #include<algorithm> using namespace std; int dp...
POJ 1631 Bridging signals（最长上升子序列 nlgn做法）
wchhlbt的博客
05-30 521
传送门：http://poj.org/problem?id=1631 Bridging signals Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 12687   Accepted: 6915 Description 'Oh no, they've done
POJ - 1631 Bridging signals
The Blog Of Uncle_Sugar
04-18 424
最长上升子序列LIS解法
POJ1631——Bridging signals(动态规划)
Jason_crawford的博客
01-15 783
题目链接        真的很想说这道题读懂题意比解决题目本身要难。。。然而题目本身的意思又很简单就是求最长递增子序列。但这道题有点特殊的地方就是要优化，常规的两个for的方法会超时，然后在《挑战程序设计竞赛》这本书上给了另一个nlogn的方法——就是定义dp[i]:=长度为i+1的上升子序列中末尾元素的最小值(不存在的话就是INF)，初始化对dp[]数组全部赋值成INF，也就是+∞，然后对
POJ 1631 Bridging signals 最长上升子序列
每天都要进步哦~
03-19 436
直线 L1 如果和 L2 不相交，那么L1的左右端点要么都小于L2，要么L1的左右端点都大于L2。 因为题目给的数组已经保证了左端点递增，所以我们只需要求这个数组的最长上升子序列就行了。 #include #include #include #include #include #include #define MAX_N 50005 using namespace std; t
算法到程序的鸿沟
10-21
本书深入探讨从算法设计到程序实现之间的关键差距。...适合具备算法基础的程序员，旨在 bridging the gap between theoretical elegance and real-world efficiency，提升软件性能的可预测性与稳定性。
C++动态规划算法求解Bridging signals，Human Gene Function，Washing Clothes问题详解
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在本文中，我们将深入探讨如何使用C++编程语言和动态规划算法来解决三个特定的问题：Bridging signals、Human Gene Function以及Washing Clothes。动态规划是一种优化技术，它通过将复杂问题分解为更小的子问题来...
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
王老师青少年编程
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代码随想录 63.不同路径Ⅱ
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m0_63814538的博客
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4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
【Python TensorFlow】 TCN-LSTM时间序列卷积长短期记忆神经网络时序预测算法（附代码）
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本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。
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lingran__的博客
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本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
【元启发算法】模拟退火（SA）：在温度起伏中，寻找最优解的诗意算法
Harrytutu_ZuiYue的博客
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自然从不急于求成，金属在冷热交替中趋于稳定，算法亦在温度起落中逼近真理。” 寒冬里调温的空调、背包旅行时规划路线、手机 APP 优化资源分配 —— 生活中处处藏着 “寻找最优解” 的难题。有些问题看似简单，却因可选方案过多，让我们陷入 “局部最优” 的困境：就像在山谷中徒步，误以为眼前的山峰就是最高点，却不知翻过一座小山后，还有更广阔的天地。
Bridging CNN
03-11
### Bridging CNN in Deep Learning Architecture and Implementation In the context of deep learning architectures, bridging Convolutional Neural Networks (CNNs) refers to methods that integrate or connect different components within a network structure to enhance performance. For instance, while Faster R-CNN uses shared feature maps for object detection tasks[^1], other models like Mask R-CNN extend this concept by adding additional branches specifically designed for mask prediction. For bridging CNN implementations, one approach involves designing multi-task frameworks where multiple sub-networks share common layers but diverge at later stages to handle specific objectives such as classification, regression, or segmentation. Another method includes incorporating skip connections between encoder-decoder structures which help preserve spatial information across various resolutions during processing. Additionally, when considering natural language processing applications, CNN-based sentence modeling techniques demonstrate how convolution operations can serve as combination operators with local selection functions. Through progressively deeper layers, these models capture broader contexts within sentences leading towards fixed-dimensional vector representations[^4]. To implement bridged CNN architectures effectively: - Utilize pre-trained weights on large datasets whenever possible. - Experiment with varying depths and widths of convolutions based upon task requirements. - Incorporate normalization strategies including batch norm after each layer activation. ```python import torch.nn as nn class BridgeCNN(nn.Module): def __init__(self): super(BridgeCNN, self).__init__() # Shared Feature Extraction Layers self.shared_conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7), nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2)) # Task Specific Branches self.branch_a = ... # Define branch A specifics self.branch_b = ... # Define branch B specifics def forward(self, x): features = self.shared_conv(x) out_a = self.branch_a(features) out_b = self.branch_b(features) return out_a, out_b ```
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