Codeforces Round #426 (Div. 2) D. The Bakery DP,线段树

App inventor2通过蓝牙控制Arduino Uno LED开关 App inventer2控制Arduino Uno LED开关 如果学会这个小程序,大部分的手机通过蓝牙控制Arduino的功能都可以实现,这个小示例是通过蓝牙模块向Arduino发送"0"和"1",而其它功能要发送其它不同的字符串内容给Arduino. 所需硬件: Arduino Uno JDY-16 蓝牙模块(我的是蓝牙4.2版本) 草帽LED(可选) 手机(我用的是安卓,苹果手机应该也可以,最近其应用商店也有App inventor(AI)伴侣) 软件: Aduino IDE或者Platfom 阅读详情

题目链接:http://codeforces.com/contest/834/problem/D

题意:

把n个数分成k段,每段的价值等于这一段内不同数字的个数,求总的最大价值。

可以很快发现这是一个dp,dp[i][j]表示到第i个数字,已经分成了k段的最大价值

dp[i][j] = max(dp[t][j-1]) (1<= t < i)

对于状态i,j,线段树维护的是1~i-1的最大值

对于每一个位置,找到前面最后一个与它数字相同的的位置,把这之间线段树的值都加上1,然后dp[i][j]的值就是j-1到i-1的最大值。

最后答案就是dp[n][k]。

这里的DP比较特殊,循环K轮,可以省掉1维。


#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 35010;
int n,k,a[maxn],last[maxn],pre[maxn],dp[maxn];
struct node{
    int l,r,mx,add;
}tree[maxn<<2];
void pushup(int rt){
    tree[rt].mx = max(tree[rt<<1].mx, tree[rt<<1|1].mx);
}
void pushdown(int rt){
    if(tree[rt].add){
        tree[rt<<1].add += tree[rt].add;
        tree[rt<<1|1].add += tree[rt].add;
        tree[rt<<1].mx += tree[rt].add;
        tree[rt<<1|1].mx += tree[rt].add;
        tree[rt].add = 0;
    }
}
void build(int l, int r, int rt){
    tree[rt].l = l, tree[rt].r = r, tree[rt].add = 0;
    if(l == r){
        tree[rt].mx = dp[l];
        return;
    }
    int mid = (l+r)>>1;
    build(l, mid, rt<<1);
    build(mid+1, r, rt<<1|1);
    pushup(rt);
}
void update(int L, int R, int val, int rt){
    if(L<=tree[rt].l&&tree[rt].r<=R){
        tree[rt].add += val;
        tree[rt].mx += val;
        return;
    }
    pushdown(rt);
    int mid = (tree[rt].l+tree[rt].r)>>1;
    if(R<=mid) update(L,R,val,rt<<1);
    else if(L>mid) update(L,R,val,rt<<1|1);
    else{
        update(L,mid,val,rt<<1);
        update(mid+1,R,val,rt<<1|1);
    }
    pushup(rt);
}
int query(int L, int R, int rt){
    if(L<=tree[rt].l&&tree[rt].r<=R){
        return tree[rt].mx;
    }
    pushdown(rt);
    int mid=(tree[rt].l+tree[rt].r)>>1;
    if(R<=mid) return query(L,R,rt<<1);
    else if(L>mid) return query(L,R,rt<<1|1);
    else return max(query(L,mid,rt<<1),query(mid+1,R,rt<<1|1));
}
int main()
{
    scanf("%d %d", &n,&k);
    for(int i=1; i<=n; i++){
        scanf("%d", &a[i]);
        pre[i] = last[a[i]];
        last[a[i]] = i;
    }
    for(int j=1; j<=k; j++){
        build(0, n, 1);
        for(int i=j; i<=n; i++){
            update(pre[i],i-1, 1, 1);
            dp[i] = query(j-1, i-1, 1);
        }
    }
    printf("%d\n", dp[n]);
    return 0;
}




汽车IVI中控开发入门及进阶(九):显示屏 显示屏Display panel和触控屏Touch panel,可以说随着汽车四化的进展,屏越来越多,越来越大,越来越高清,成为IVI中控、智能座舱系统的重要组成部分。比如如下一个电阻触摸屏。正文:显示屏主要功能就是显示,车载内容和信息的传递全靠显示屏,目前车载显示屏的种类可以分为:LCD液晶显示屏(TFT(薄膜晶体管)驱动的有源矩阵液晶显示,再细分IPS、TFT、SLCD,这几个子类)、LED显示屏(用 LED发光二极管作为背光光源)、OLED 显示屏。 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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