HDU 1025 Constructing Roads In JGShining's Kingdom LIS题解

本文深入解析最长递增子序列(LIS)问题,并提供一种O(n log n)的时间复杂度解决方案。通过实例说明如何利用二分查找优化DP算法,实现高效求解。适用于竞赛编程和面试准备。

本题是LIS题解。主要是理解他的题意。他的题意都好像比较隐晦,比如每个poor city和rich city一定是需要对应起来的,比如poor city和rich city并不是按顺序给出的。

其实是可以把数列按照poor city排序,然后求rich city城市号的最大递增子序列。

不过这里不用排序,利用hash的思想直接对应起来就可以了。

然后就是本题是卡DP的O(n*n)的解法的,这里需要O(nlgn)的LIS解法。

二分好已经找到的递增序列,插入新的数值就可以了。是利用了一个单调队列的思想,故此这样的方法成立。


<span style="white-space:pre">	</span>
const int MAX_N = 500001;
int arr[MAX_N], N;

int getIndex(int v, int low, int up)
{
	while (low <= up)
	{
		int mid = low + ((up-low)>>1);
		if (arr[mid] > v) up = mid-1;
		else low = mid+1;
	}
	return low;
}

int LIS()
{
	if (N < 1) return 0;
	int j = 1;
	for (int i = 2; i <= N; i++)
	{
		if (arr[i] >= arr[j]) arr[++j] = arr[i];
		else arr[getIndex(arr[i], 1, j)] = arr[i];
	}
	return j;//注意下标由1开始,故此j不用+1
}

int main()
{
	int p, r, t = 1;
	while (scanf("%d", &N) != EOF)
	{
		for (int i = 0; i < N; i++)
		{
			scanf("%d %d", &p, &r);
			arr[p] = r;
		}
		int lis = LIS();
		printf("Case %d:\nMy king, at most %d road", t++, lis);
		if (lis > 1) putchar('s');
		puts(" can be built.");
	}
	return 0;
}



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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