http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2227&&树状数组+离散化+dp

本文详细介绍了如何运用树状数组和动态规划思想解决一个关于求解非递减子串数量的问题。通过离散化将原始序列映射到1到n的区间,利用树状数组进行高效查询和更新操作,实现动态计算每个位置的非递减子串数目。此方法巧妙地结合了数据结构和算法设计,为解决此类问题提供了一种高效且直观的思路。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2227

#include<iostream> #include<cstdio> #include<string.h> #include<algorithm> #define N 100005 #define M 1000000007 using namespace std; typedef long long L; int kp[N]; int a[N]; int s[N]; int n; int tot; inline int lowbit(int x) {return x&(-x);} void update(int x,int v) { while(x<N) { s[x]+=v; if(s[x]>=M) s[x]%=M; x+=lowbit(x); } } L Quary(int x) { L sum=0; while(x>0) { sum+=s[x]; if(sum>=M) sum%=M; x-=lowbit(x); } return sum; } int lisan(int x) { int l=1,r=tot; while(l<=r) { int mid=(l+r)>>1; if(a[mid]==x) return mid; else if(a[mid]>x) r=mid-1; else if(a[mid]<x) l=mid+1; } return -1; } int main() { while(~scanf("%d",&n)) { memset(s,0,sizeof(s)); tot=0; for(int i=1;i<=n;++i) { scanf("%d",&kp[i]); a[i]=kp[i]; } sort(a+1,a+n+1); for(int i=1;i<=n;++i) if(i==1||(a[i]!=a[i-1])) a[++tot]=a[i]; L res=0; for(int i=1;i<=n;++i) { int num=lisan(kp[i]); L k=Quary(num); res+=k+1; if(res>=M) res%=M; update(num,k+1); } printf("%d\n",res); }return 0; } //这道题算是树状数组题中比较难的一个题,不但需要离散化思想还要有动态规划思想 //首先说一下这一题的题意:给你一串数让你求其中有多少个非递减子串。这里用到树状数组 //主要是用来统计第i个位置共找到多少个非递减子串。动态规划思想dp[i]={sum[dp[1]......dp[j] j<i,a[j]<=a[i]]} //dp[1]=0+1; //dp[2]=dp[1]+1; //dp[3]=dp[1]+dp[2]+1; //下面在说一下为什么要离散化,因为给定串中的数最大不超过2^31,这样不能进行树状数组的操作,因此需要把所有的数映射到1……n这个区间。。。

HDU 6259 是一道回文子串相关的编程题目,要求统计特定条件下回文子串的数量。题目通常涉及字符串操作、动态规划或 Manacher 算法等技术。 ### 解题思路 题目核心在于识别并统计满足特定条件的回文子串。通常的解题方法包括: - **暴力枚举**:适用于小规模输入,时间复杂度为 $ O(n^2) $。 - **动态规划**:使用二维数组 `dp[i][j]` 表示从索引 `i` 到 `j` 的子串是否为回文。 - **Manacher 算法**:线性时间复杂度 $ O(n) $ 的高效算法,适用于大规模输入。 ### 示例代码 以下是一个使用动态规划方法统计所有回文子串的示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <string> using namespace std; int countPalindromicSubstrings(string s) { int n = s.size(); vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n, false)); int count = 0; // 单个字符的回文 for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[i][i] = true; ++count; } // 两个字符的回文 for (int i = 0; i < n - 1; ++i) { if (s[i] == s[i + 1]) { dp[i][i + 1] = true; ++count; } } // 更长的回文子串 for (int length = 3; length <= n; ++length) { for (int i = 0; i <= n - length; ++i) { int j = i + length - 1; if (s[i] == s[j] && dp[i + 1][j - 1]) { dp[i][j] = true; ++count; } } } return count; } int main() { string s; cin >> s; cout << countPalindromicSubstrings(s) << endl; return 0; } ``` ### 时间空间复杂度分析 - **动态规划**:时间复杂度为 $ O(n^2) $,空间复杂度为 $ O(n^2) $。 - **Manacher 算法**:时间复杂度为 $ O(n) $,空间复杂度为 $ O(n) $。 ### 优化建议 对于大规模字符串(如长度超过 $ 10^5 $),应优先使用 Manacher 算法以提升效率。 ---
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