2021牛客暑期多校训练营2 K stack(思维 + 构造)

本文介绍如何利用给定的栈大小数组bbb和入栈元素数组aaa,通过构建合法栈并遵循特定规则来模拟栈操作。核心思路是构造bbb数组并检查其合法性,然后使用单调栈实现元素的入栈和出栈。

K stack

题目大意:
给定数组 b b b 中的 k k k 个元素,其记录了栈的大小,而数组 a a a存储入栈的元素,当栈顶元素大于入栈元素时则弹出栈顶元素。
思路:
首先对于 b b b中元素,在一个 b [ i ] b[i] b[i]不为0的元素之前的 b b b一定是 1 , 2 , . . . , b [ i ] 1 ,2, ... , b[i] 12...b[i]的子序列,所以我们干脆构造出一个合法的 b b b数组,对于这个数组,如果某处无值,那么我们就让他等于前一个数+1。

在构造完之后,我们还要判断该数组是否合法,显然,一个数大于他前一个数+1,则说明不合法,而且 b [ 1 ] b[1] b[1]肯定为1.

在检查之后,我们将整个 b b b数组从后往前遍历,我们将1…2…3…4依次放入单调栈中,再根据我们构造的数组b进行弹出即可。

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<string>
#include<map>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<iomanip>
#include<queue>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int mod = 1e9 + 7;
typedef pair<int, int> pii;
const int N = 1e6+10;
int b[N];
int a[N];
int st[N];
int main() {
	int n, k;
	cin >> n >> k;
	for (int i = 1; i <= k; i++) {
		int p;
		cin >> p ;
		cin >> b[p];
	}
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		if (b[i] == 0)b[i] = b[i - 1] + 1;
	}
	int flag = 0;
	for (int i = 1; i < n; i++) {
		if (b[i + 1] - b[i] > 1)flag = 1;
	}
	if (flag) {
		puts("-1");
	}
	else {
		int tt = 0, hh = 0;
		for (int i = n; i >= 1; i--) {
			while(b[i] > tt)st[++tt] = ++hh;
			a[i] = st[tt--];
		}
		cout << a[1];
		for (int i = 2; i <= n; i++)cout << ' ' << a[i];
		cout << endl;
	}
}
### 暑期训练营的适合水平分析 暑期训练营是一项面向算法竞赛爱好者的系列比赛,主要目的是为选手提供一个练习和提升的机会[^1]。该训练营通常吸引了来自全国各地的编程爱好者以及准备参加 ACM-ICPC 或其他算法竞赛的学生参与。根据以往的经验,以下是对适合水平的详细分析: #### 1. **基础要求** 训练营中的题目难度跨度较大,从入门级到高难度均有覆盖。对于新手选手来说,如果具备一定的算法基础(如掌握基本的数据结构、排序算法、搜索算法等),可以尝试参与并从中学习[^2]。 #### 2. **中级选手** 中级水平的选手通常已经熟练掌握了常见的算法模板,例如动态规划、图论(最短路径、最小生成树等)、字符串匹配等。这类选手可以通过训练营中的中等难度题目进一步巩固知识,并挑战更高难度的问题以提升能力[^3]。 #### 3. **高级选手** 高级水平的选手通常是 ACM-ICPC 区域赛或更高级别比赛的参赛者。他们能够快速解决大部分常规问题,并专注于研究复杂算法和优化技巧。对于这些选手,训练营是一个检验自身实力、发现不足的好机会[^4]。 #### 4. **团队协作能力** 值得注意的是,训练营不仅考察个人能力,还强调团队合作的重要性。许题目需要名队员分工合作才能高效完成。因此,即使是高水平的个人选手,也需要通过训练营来磨练与队友的配合能力[^5]。 ```python # 示例代码:计算最短路径(Dijkstra算法) import heapq def dijkstra(graph, start): n = len(graph) dist = [float('inf')] * n dist[start] = 0 heap = [(0, start)] while heap: d, u = heapq.heappop(heap) if d > dist[u]: continue for v, w in graph[u]: if dist[u] + w < dist[v]: dist[v] = dist[u] + w heapq.heappush(heap, (dist[v], v)) return dist ``` 上述代码展示了图论中经典的 Dijkstra 算法实现,这是训练营中可能出现的基础知识点之一。 ---
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