双向排序

void me(int *pa,int count){

     int p;

     int right = count -1;

     int left =1;

     int t;

 

do{

      for(int i = right ;i>=left; i--){

          if(pa[i] > pa[i-1]){

              t=pa[i];

              pa[i]=pa[i-1];

              pa[i-1]=t;

               p=i;

           }

       }

       left = p+1;

       for(int i= left; i<right+1;i++){

            if(pa[i] < pa[i+1]){

              t=pa[i];

              pa[i]=pa[i+1];

              pa[i+1]=t;

               p=i;

           }

       }

     right = p-1;

 

}while(left =< right);

 

}

 

 

void main(){

     int pa[]={6,4,7,3,5,2,10};

      me(pa,7);

   for(int i=0; i<7;i++)

printf("%d/n",pa[i]);

 

 

}

 

 

错了,无解

<think>好的,我现在需要解决用户关于蓝桥杯竞赛中“双向排序”题目的问题。首先,我需要回忆一下这个题目的具体内容。记得蓝桥杯有一个题目,要求通过多次操作对数组进行排序,每次操作要么将前一部分升序,要么将后一部分降序。这应该是2021年省赛的题目。 接下来,我得确定题目的具体要求。比如,给定一个数组和一系列操作,每个操作由两个整数组成,第一个是0或1,0表示将前p个元素降序排列,1表示将后p个元素升序排列。最终输出处理后的数组。用户可能需要解题思路和算法优化方法。 然后,我得思考如何高效解决这个问题。直接模拟每次操作的时间复杂度太高,尤其是当操作次数多的时候,肯定会超时。所以必须找到一种优化的方法,可能涉及到分析操作序列的有效性,去除冗余操作。 例如,连续的相同类型操作可能只需要保留最大的p值。比如连续多个0操作,只需要保留最大的p,因为后面的操作会覆盖前面的。类似地,对于交替出现的0和1操作,需要确定哪些操作是有效的,哪些可以被忽略。 接下来,可能需要使用栈来维护操作序列,每次新操作进来时,检查是否可以合并或替换之前的操作。例如,当前一个操作是0(降前p),如果新操作也是0,且p更大,则前一个操作可以弹出栈,保留当前更大的p。如果是相反类型的操作,则需要考虑是否覆盖或部分覆盖。 然后,处理完所有操作后,剩下的有效操作序列应该如何应用到数组上。例如,第一个操作可能是0,最大的p,接着一个1,最大的q,但需要确定这些操作的交叉点,然后根据这些操作来构造最终的数组。 此外,还需要考虑初始数组是1到n的排列,所以可能不需要实际排序,而是通过数学方法构造结果。例如,确定哪些区域被多次操作覆盖,从而直接确定这些区域的数值排列方式。 可能的步骤包括: 1. 处理操作序列,去除冗余操作,保留关键操作。 2. 根据处理后的操作序列,确定最终的排序区域和顺序。 3. 构造结果数组,填充相应的数值。 需要注意的是,这种方法避免了每次实际排序,而是通过分析操作序列来确定最终结果的结构,从而将时间复杂度从O(mn logn)降低到O(m + n),其中m是操作次数,n是数组长度。 在实现时,可能需要使用双指针的方法,从两端向中间填充数值,根据剩余的操作决定当前应放置的最大或最小值。例如,剩下的区域由交替的操作类型决定,每个步骤放置合适的数值。 另外,还要考虑边界情况,比如操作中的p可能为0或n的情况,或者操作序列为空的情况。 最后,需要验证这个思路的正确性,可能需要通过几个测试用例来检查。比如,当操作序列是0 3,然后1 2时,最终数组的前3个元素降序,后2个升序,中间部分可能保持原序或者被后续操作影响,需要具体分析。 总之,关键在于优化操作序列,去除无效步骤,然后根据有效操作构建结果数组,而不是模拟每次排序操作。</think>### 蓝桥杯“双向排序”题目解析 #### 题目特征 蓝桥杯竞赛中的“双向排序”问题通常要求通过多次操作对数组进行排序,每次操作可选择将前$p$个元素降序或后$p$个元素升序,最终输出处理后的数组。典型题目如2021年省赛第J题,其核心挑战是**优化操作序列**以避免直接模拟导致超时。 #### 解题思路 1. **操作序列优化** - 使用**栈结构**合并冗余操作: - 连续多个同类型操作仅保留最大覆盖范围的操作。例如: - 操作序列`[0 3], [0 5]` → 仅保留`[0 5]` - 操作序列`[1 2], [1 4]` → 仅保留`[1 4]`[^1] - 交替操作需判断覆盖关系: - 若当前操作覆盖前序操作的区间(如`[0 5]`后接`[1 6]`),则前序操作失效 2. **构造最终数组** - 定义双指针`left=1`和`right=n`,按操作序列交替填充极值: - 遇到降序操作时,填充当前最大值`right`并递减`right` - 遇到升序操作时,填充当前最小值`left`并递增`left` - 处理剩余未覆盖区域时按升序填充 #### 代码实现(Python) ```python n, m = map(int, input().split()) stack = [] for _ in range(m): op, p = map(int, input().split()) if op == 0: while stack and stack[-1][0] == 0: p = max(p, stack.pop()[1]) while len(stack) >= 2 and stack[-2][1] <= p: stack.pop() stack.pop() stack.append((0, p)) else: while stack and stack[-1][0] == 1: p = min(p, stack.pop()[1]) while len(stack) >= 2 and stack[-2][1] >= p: stack.pop() stack.pop() stack.append((1, p)) result = [] left, right = 1, n remain = [] for op, p in stack: if op == 0: while len(result) < p: result.append(right) right -= 1 else: while len(result) < n - p: remain.append(left) left += 1 remain += list(range(left, right + 1)) result += remain[::-1] if stack and stack[0][0] == 0 else remain print(' '.join(map(str, result))) ``` #### 复杂度分析 - 时间复杂度:$O(m + n)$(操作序列优化$O(m)$,构造数组$O(n)$) - 空间复杂度:$O(m)$(栈空间)
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