Lintcode-动态规划-最长上升连续子序列

本文介绍了一种通过循环遍历数组来寻找最长连续上升及下降子数组的方法,并提供了详细的算法实现步骤。

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解题思路:这道题目是让求一串数组里面,最长的上升子数组和下降子数组的长度。那么重点就是求上升子数组和下降子数组了,那么就可以用循环的方式求这个问题。

解题过程:给定一个数组A,定义两个数组In(下降子数组),De(上升子数组),定义整形max=0,然后嵌套循环,要么求出来In,要么求出来De。令max=max和In(或者De长度)的最大值。

代码实现:

int max(int i,int j)
{
    return i<j?j:i;
}
    int longestIncreasingContinuousSubsequence(vector<int> &A) {
        // write your code here
        vector<int>In,De;
    int Max=0;
    for(int i=0;i<A.size();i++)
    {
    int count=0;
        int I=1,D=1;
        In.clear();De.clear();
        In.push_back(A[i]);
        De.push_back(A[i]);
        for(int j=i+1;j<A.size();j++)
        {
            if(A[j-1]<A[j])
            {
                I=0;
                if(D)
                {
                    De.push_back(A[j]);
                    count=1;
                    i++;
                }
            }
            else if(A[j-1]>A[j])
            {
                D=0;
                if(I)
                {
                    In.push_back(A[j]);
                    count=1;
                    i++;
                }
            }
           
      
        }
        Max=max(Max,In.size());
        Max=max(Max,De.size());
         if(count) i--;
    }
    return Max;
    }
注意事项:要注意In和De在同一时间只能求一个,原因很简单,而且每次循环要重新确定i的位置,如果仅仅令i++的话,会扩大时间复杂度。
个人见解:这道题并不是很复杂,主要就是注意上升子序列和下降子序列而已。

LintCode 1817 - 分享巧克力 是一道经典的算法题目,通常涉及动态规划、贪心算法等知识。这道题的核心思想是如何将一块巧克力分成若干块,并让每块满足一定的条件。 ### 题目概述: 假设有一块 `m x n` 的巧克力网格图,每个格子表示一小块巧克力。你需要将其分给 K 个人,每个人获得连续的一段巧克力(可以横着切或竖着切)。目标是使得所有人的巧克力总和的最大值尽可能小。 --- ### 解法思路: #### 方法一:二分查找 + 模拟验证 我们可以采用“二分查找”的策略来解决这个问题。核心在于设定一个范围 `[min_val, sum_of_chocolate]`,其中 `min_val` 表示单个巧克力单元的最小值,而 `sum_of_chocolate` 则是整个巧克力表的所有数值之和。 步骤如下: 1. **确定搜索区间**:左边界设为数组中的最大元素 (因为至少一人要拿到这个数),右边界设为总和 (即所有人都拿一样的情况)。 2. **验证中间值是否可行**:对于当前猜测的最大值 mid,检查能否通过合理的切割分配方案,使得每个人的份额都不超过该值。 3. 根据结果调整左右边界直至找到最优解。 时间复杂度大约为 O(log(total_sum) * m * n) #### 示例代码片段(Python版): ```python def minimizeMaxShare(chocoGrid, k): def canSplit(max_allowed): # 实现判断是否能按照规则分割函数 total = sum(map(sum,chocogrid)) low , high= max([max(row) for row in chocogrid]),total while(low<high): mid=(low+high)//2 if(canSplit(mid)): high=mid else: low=mid+1 return low ``` --- ### 关键点总结: - 使用了高效的二分查找技巧降低暴力枚举的时间开销; - 结合实际场景构建辅助判定功能完成对潜在解答的有效评估;
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