【TSINGHUA OJ】隧道(TUNEL)问题

本文介绍了一种使用双端队列维护隧道车辆进出记录并支持查询当前最高车辆高度的方法,包括车辆进入、离开隧道及查询操作的实现。

描述

现有一条单向单车道隧道,每一辆车从隧道的一端驶入,另一端驶出,不允许超车

该隧道对车辆的高度有一定限制,在任意时刻,管理员希望知道此时隧道中最高车辆的高度是多少

现在请你维护这条隧道的车辆进出记录,并支持查询最高车辆的功能

输入

第一行仅含一个整数,即高度查询和车辆出入操作的总次数n

以下n行,依次这n次操作。各行的格式为以下几种之一:

1. E x		//有一辆高度为x的车进入隧道(x为整数)
2. D		//有一辆车离开隧道
3. M		//查询此时隧道中车辆的最大高度

输出

若D和M操作共计m次,则输出m行 对于每次D操作,输出离开隧道车辆的高度 对于每次M操作,输出所查询到的最大高度

输入样例

9
E 5
E 6
M
E 2
M
D
M
D
M

输出样例

6
6
5
6
6
2

限制

0 ≤ n ≤ 2,000,000

0 ≤ x ≤ 231 - 1

保证车辆的进出序列是合法的

提示

如何由多个栈来模拟一个队列?可参考第四章末尾的某习题。

如何实现一个能够高效获取最大值的栈?

如何实现一个可以高效获取最大值的队列?

可参考第04章XA节的讲义以及《习题解析》的[10-19]题、[10-20]题

 


【solution】

本题的关键在于如何以较小的时间复杂度维护一个可以查询当前区间最大值的队列。

需要用到双端队列,或者说 队堆(queap)。

 

不妨先考虑对于栈如何来维护一个 getMax() 接口:

 

 

通过以上分析,不难写出如下AC代码(S和P均用链表来维护):

复制代码
 1 #include <stdio.h>
 2 #include <stdlib.h>
 3 
 4 typedef struct Node
 5 {
 6     int data;
 7     struct Node *next, *pre;
 8 }node, *pnode;
 9 
10 typedef struct Count
11 {
12     int data, num;
13     struct Count *next, *pre;
14 }count, *pcount;
15 
16 int main(void)
17 {
18     pnode shead = (pnode)malloc(sizeof(node));
19     pnode tmp1, stail = shead;
20 
21     pcount phead = (pcount)malloc(sizeof(count));
22     pcount tmp2, ptail = phead;
23 
24     int n;
25 
26     scanf("%d", &n);
27 
28     for (int i = 0; i < n; ++i)
29     {
30         char ch;
31         int x, a;
32 
33         do
34         {
35             ch = getchar();
36         } while ((ch != 'E') && (ch != 'M') && (ch != 'D'));
37 
38         switch (ch)
39         {
40             case 'E':
41                 scanf("%d", &x);
42 
43                 // x into s
44                 tmp1 = (pnode)malloc(sizeof(node));
45                 tmp1->data = x;
46                 stail->next = tmp1; tmp1->pre = stail; stail = tmp1;
47 
48                 // prepare num for x into p
49                 a = 1;
50                 tmp2 = (pcount)malloc(sizeof(count));
51                 ptail->next = tmp2; tmp2->pre = ptail; ptail = tmp2;
52                 while ((ptail->pre != phead) && (ptail->pre->data <= x))
53                 {
54                     a += ptail->pre->num;
55 
56                     tmp2 = ptail->pre;
57                     tmp2->pre->next = ptail;
58                     ptail->pre = tmp2->pre;
59                     delete tmp2;
60                 }
61 
62                 // x into p
63                 ptail->data = x; ptail->num = a;
64 
65                 break;
66             case 'D':
67                 printf("%d\n", shead->next->data);
68                 shead = shead->next;
69                 delete shead->pre;
70 
71                 if (!(--(phead->next)->num))
72                 {
73                     phead = phead->next;
74                     delete phead->pre;
75                 }
76                 break;
77             case 'M':
78                 printf("%d\n", phead->next->data);
79                 break;
80         }
81     }
82 
83     return 0;
84 }
复制代码

 

* 图片解析 来自于 xuetangx 数据结构课程 丁俊晖 老师 的《习题解析》



[ by Maples7 ] 
[ Copyright @Maples7,转载请注明出处。 ]
标签:  算法与数据结构C列表队堆

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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