NOIP1999 拦截导弹

这是一道很经典的动态规划问题,对于我这种还没系统学算法的人,还是需要多加练习,有很多人写过这题的解题报告,我还是决定自己在写一篇,帮助自己加深理解,感觉对DP没有什么感觉,拿到题目思路有点难拓开,怎么找到动态转移方程,这对我来说是个问题。

题目链接:http://www.rqnoj.cn/Problem_217.html

RQNOJ据说是个高中NOIP选手创的OJ,被广大高中NOIP竞赛选手使用,上面试题都是中文,可以按算法分类搜索题目, 提交程序后有分数,并不是单纯WA,或者AC,测试点过了给分,没过,会给测试数据及应该有的正确答案,这点比较好,练算法可以尝试这个OJ.

想了好久,还在别人提示之下才找到了动态转方程:

我们考虑以a[k]为最后一位的最长不增子序列,作为一种状态,那么总共有n个(最后一个为a[n-1]), 对于n+1时,我们找到末尾比a[n]小的,最长的不增子序列即可,计算一次即可得到最长子序列的值,即第一个询问的对象,对于第二的问题,我们需要再考虑一下,我们希望在原来序列上把已经找到的最长子序列去掉,再继续寻找最长的序列,但是有时会遇到一点问题,当最长子序列可以有多种选择,怎么办?例如有如下情况:

8

1 16 3 6 18 9 14 12

第一步找最长子序列:可以是16 14 12, 或者18 14 12

首先这种纠结的问题只会出现在子序列的首位上, (自己考虑为什么),这时候应该去掉这两者中的那个序列呢?

可以知道首数字后面的总比前面的大,(18>16),(例如18改为15)不然我们可以取前面的数做第一位再加上后面的所有子序列,得到一个更长的子序列,(16 15 14 12)

因此我们知道后面的首数字更大,

这时候我们应该取小的那个首数字,16,因为如果取18, 16留下,18后面可能有不能和16组成不增子序列的数字如16,但是如果保留18,而取走16不会有这个问题,18之后的如果能插队到某个子序列中,现在仍然可以,而介于16 18之间的数一定是比18小的(否则不会有以上讨论,后者子序列可以长度加以1变更长了)所以他们本来不能插队到某个18开头的子序列中,现在仍然不能.所以我们得出取前面的能更有利于下一步取最长子序列,所以取最前面的那个;

代码如下:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
using namespace std;
struct re
{
		int len, ak, res[1000];
};

int count(int *a, re *b, int n, int *m)
{
		int max = 1, maxi = 1, i, j, k;

		b[0].ak = a[0];
		b[0].len = 1;
		b[0].res[0] = a[0];
		for (i = 1; i < n; ++i)
		{
				b[i].ak = a[i];
				b[i].len = 1;
				b[i].res[0] = a[i];
				for (j = 0; j < i; ++j)
				{
						if (b[j].ak >= b[i].ak)
						{
								if (b[i].len < b[j].len + 1)
								{
										b[i].len = b[j].len + 1;		
										for (k = 0; k < b[j].len; ++k)
												b[i].res[k] = b[j].res[k];
										b[i].res[b[j].len] = a[i];
								}
						}
				}
		}
		for (i = 0; i < n; ++i)
		{
				if (b[i].len > max)
				{
						max = b[i].len;
						maxi = i;
				}
		}
		*m = maxi;

		return max;
}

int main()
{
		int i, j, k, n, *a = NULL, *c = NULL, max, maxi, num;		
		re *b = NULL;

		while (cin >> n)
		{
				i = 0;
				max = -1;
				maxi = -1;
				num = 1;
				a = (int *) malloc (n * sizeof(int));
				c = (int *) malloc (n * sizeof(int));
				b = (re *) malloc (n * sizeof(re));
				memset(b, 0, sizeof(b[0]) * n);
				while (i < n)
						cin >> a[i++];		
				max = count(a, b, n, &maxi);					
				cout << max << ' ';
				while (max != n)
				{
						for (i = 0, j = 0, k = 0; i < n; ++i)
						{
								if (a[i] == b[maxi].res[j])
										j++;
								else
										c[k++] = a[i];
						}
						n = n - max;
						for (i = 0; i < n; ++i)
								a[i] = c[i];
						memset(b, 0, sizeof(b[0]) * n);
						max = count(a, b, n, &maxi); 
						num++;
				}
				cout << num << endl;
		}

		return 0;
}


一些说明:

不断去掉最长子序列,继续在剩下的序列中找最长子序列,即可解决第二问,有类似贪心的思想.

结构体b[i]保存了a[0]到a[i]的最长子序列的长度len, 最长子序列最后一个数字ak, 以及这个序列res[1000];

 

 

### C++ 实现拦截导弹问题 #### 解题思路 该问题可以通过贪心算法解决。核心思想是在每次选择中尽可能多地拦截导弹,从而减少所需的拦截系统数量。具体来说: - 对于第一个子问题(求最长下降子序列),可以采用动态规划的方法来寻找能够被一套系统拦截的最大导弹数。 - 对于第二个子问题(求最少需要几套系统才能完全拦截所有导弹),则通过不断构建新的拦截系统并分配无法被当前系统处理的导弹。 #### 动态规划求解最大可拦截数目 为了找到单个系统所能拦截最多的连续导弹数量,即求给定序列中的最长严格递减子序列长度。定义 `dp[i]` 表示以第 i 枚导弹结尾时可以获得的最大拦截数,则状态转移方程如下: \[ dp[i]=\max_{j<i \text{ and } h[j]>h[i]} (dp[j]+1), \quad \forall j=0,..,i-1 \] 其中 \( h[] \) 是表示每枚导弹的高度数组。初始条件设为每个位置至少能自己构成一个单独的拦截事件,因此初始化所有的 `dp[i]=1`. ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int main() { vector<int> heights; int n, temp; cin >> n; // 输入导弹总数 while(n--) { cin >> temp; heights.push_back(temp); } vector<int> dp(heights.size(), 1); // 初始化DP表,默认值都为1 int max_intercept = 1; for(int i = 1; i < heights.size(); ++i){ for(int j = 0; j < i; ++j){ if(heights[j] > heights[i]){ dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1); } } max_intercept = max(max_intercept, dp[i]); } cout << "Single system can intercept at most: " << max_intercept << endl; } ``` 此部分实现了如何利用动态规划方法找出单一系统最多能拦截多少枚导弹的功能[^1]. #### 计算所需最小系统数量 针对第二问——确定完成全部拦截任务所需要的最少系统数量,这里采取了一种较为直观的方式:每当遇到一颗新导弹不能被现有任何一个正在工作的系统所覆盖时就启动一个新的系统负责它及其后续符合条件的其他导弹。这样做的依据在于新增加的一颗导弹总是会形成一个新的局部最优解的一部分,而不会影响之前已经形成的更优的整体方案。 ```cpp // 继续上面的例子... set<int> active_systems; // 存储当前活跃系统的最高拦截高度 for(auto& height : heights){ auto it = active_systems.lower_bound(height); if(it != begin(active_systems)){ --it; *it = height; // 更新对应系统的最新拦截高度 }else{ active_systems.insert(height); // 启动新系统 } } cout << "Minimum systems required to intercept all missiles: " << active_systems.size() << endl; ``` 上述代码片段展示了怎样高效地追踪和管理多个独立运作但又相互协作的拦截系统的工作流程,最终输出满足题目要求的结果[^2].
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