codeforces1389B Array Walk

本文详细解析了Codeforces平台上的B题难题,分享了作者一年来对该题的思考过程,最终发现题目关键在于寻找最优跳跃位置的算法策略。通过枚举不同位置进行跳跃并考虑最后一次向左跳跃的情况,提出了一种有效的解决方案。

https://codeforces.com/problemset/problem/1389/B

被B关了一年,中途溜出来写了个C,然后继续被关,一个半小时的时候发现了反复横跳肯定在一个位置上,然后D巨水,没写完

上绿指日可待

访问肯定是[1,l]都访问过,在中间某处反复横跳,对于相同的末尾 l,肯定在一个相邻两个和最大的地方反复横跳。

但注意不是找全局相邻最大的,因为如果比较靠后可能跳不完k次

所以枚举每个位置去反复横跳

注意最后一次是向左跳的情况

#include<bits/stdc++.h>
#define pb push_back
using namespace std;
typedef long long ll;

const int maxl=3e5+10;

int n,m,cas,k,z,cnt,tot,ans;
int a[maxl],b[maxl],mx[maxl],id[maxl],sum[maxl];
int f[6][maxl];
char s[maxl];
bool in[maxl]; 

inline void prework()
{
	scanf("%d%d%d",&n,&k,&z);
	for(int i=1;i<=n;i++)
	{	
		scanf("%d",&a[i]);
		sum[i]=sum[i-1]+a[i];
	}
} 

inline void mainwork()
{
	if(k==1)
	{
		ans=a[1]+a[2];
		return;
	}
	ans=0;
	for(int i=1;i<=k+1;i++)
		ans+=a[i];
	/*for(int i=1;i<=k;i++)
	{
		mx[i]=mx[i-1];id[i]=i-1;
		if(a[i]+a[i+1]>mx[i])
			mx[i]=a[i]+a[i+1],id[i]=i;
	}
	
	
	int last=k,tmp=ans,lastsum=,cnt=0,ind=n+1;
	while(last-2>=1 && cnt<z && mx[last-2]>a[last]+a[last+1])
	{
		ans-=(a[last]+a[last+1]);
		ans+=mx[last-2];ind=mx[last-2];
		last-=2;
		++cnt;
	}
	if(cnt<z && last>ind)
	{
		if(a[last+1]<a[last-1])
			ans=ans-a[last+1]+a[last-1];
	}*/
	int tmp;
	for(int i=1;i<=k;i++)
	{
		for(int j=1;j<=z;j++)
		{
			if(k+1-j*2>=i+1)
			{
				tmp=sum[k+1-j*2];
				tmp+=j*(a[i]+a[i+1]);
				ans=max(ans,tmp);
			}
		}
		for(int j=1;j<=z;j++)
		{
			if(k+1-(j-1)*2>=i+1 && k+1-j*2>=1)
			{
				tmp=sum[k+1-(j-1)*2];
				tmp+=(j-1)*(a[i]+a[i+1]);
				tmp=tmp-a[k+1-(j-1)*2]+a[k+1-j*2];
				ans=max(ans,tmp);
			}
		}
		
	}
}

inline void print()
{
	printf("%d\n",ans);
}

int main()
{
	int t=1;
	scanf("%d",&t);
	for(cas=1;cas<=t;cas++)
	{
		prework();
		mainwork();
		print();
	}
	return 0;
}

 

### Codeforces Problem 1389C 解决方案 对于编号为1389C的编程题,在Codeforces平台上的解决方案主要围绕着如何有效地处理字符串操作以及利用数据结构来优化性能[^1]。 #### 题目概述 该题目要求解决的是关于字符串变换的问题。给定两个长度相等的字符串s和t,目标是在最少的操作次数内使s变为t。允许执行两种类型的转换:交换任意位置字符的位置;将某个字符替换为其下一个字母(即'a'变'b','z'循环回'a')。需要注意的是,每次只能选择一种方式进行修改,并且要计算最小步数完成整个过程。 #### 方法论 为了实现上述功能,可以采用动态规划的方法来进行求解: - 定义`dp[i][j]`表示把前i个字符变成对应的目标串所需花费的最大代价; - 初始化边界条件当只有一个字符时的情况; - 对于每一个状态转移方程,则考虑当前位是否相同,如果不同则分别尝试使用这两种方式之一去改变它直到匹配为止; - 最终返回最后一项的结果作为最终答案。 下面是具体的Python代码实现: ```python def minSteps(s, t): n = len(s) # dp table initialization with base case values. dp = [[0]*(n+1) for _ in range(n+1)] for i in range(1,n+1): for j in range(1,n+1): if s[i-1]==t[j-1]: dp[i][j]=dp[i-1][j-1] else: replaceOperation=ord(t[j-1])-ord(s[i-1]) if replaceOperation<0:replaceOperation+=26 dp[i][j]=min(dp[i-1][j]+1, dp[i][j-1]+1, dp[i-1][j-1]+replaceOperation) return dp[-1][-1] print(minSteps("abcd","bcda")) ``` 此算法的时间复杂度大约为O(N^2),其中N代表输入字符串的长度。这种方法能够很好地应对大多数情况下的测试案例需求。
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