【每日一题】—— C. Yarik and Array(Codeforces Round 909 Div. 3)

本文介绍了一种算法,用于解决给定序列中连续奇数偶数子序列和的最大值问题,利用动态规划思想,时间复杂度为O(N)。C++代码展示了如何遍历序列并根据奇偶性交替累加,以找到最大和。

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题目:

题意:

给定一组序列,求连续奇数偶数非空子序列的和的最大值(相邻的奇偶性不能相同)。

思路:

同最大连续子序列差不多的做法,只不过要求前一项和当前的奇偶性不同,且至少要选一项。时间O(N)

题解:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long LL;
const int maxn=2e5+5;
int a[maxn];
int main(){
    int m;
    cin>>m;
    while(m--)
	{
		int n;cin>>n;int ans=0;int ma=-12345654;
		for(int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i];
		a[0]=3;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			if(abs(a[i]%2)!=abs(a[i-1]%2))
			{
				if(ans<0)ans=a[i];
				else{
					
					ans+=a[i];
					}
				ma=max(ma,ans);
			}
			else
			{
				ans=a[i];	
			}
			ma=max(ma,ans);
		} 
		cout<<ma<<endl;		
	} 
}

确实,和最长子列和思想基本相同。复杂度都是(logn);

主要操作:

先遍历一遍,在遍历过程中

1.奇偶性交替的时候进行累加,如果累加和<0,则舍去(因为它不会使和最大),改成当前的值。

2.奇偶性相同的时候直接改成当前的值。

3.每次都在操作的时候进行max操作记录出最大值,最后输出。

### 关于Codeforces Round 925 Div. 3 的题目及解析 #### A. Plus One on the Subset 在这个问题中,给定一个整数序列 \(a_1, a_2, \ldots, a_n\) 和若干次操作。每次可以选择任意子集并将这些位置上的元素增加一。目标是最少的操作次数使得所有元素都变成相同的值[^1]。 ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main() { int t; cin >> t; while (t--) { int n; cin >> n; bool all_same = true; int first_value; cin >> first_value; for (int i = 1; i < n; ++i) { int temp; cin >> temp; if (temp != first_value) all_same = false; } if (all_same || n == 1) cout << "0\n"; else cout << "1\n"; } } ``` 这段代码通过判断输入数组中的所有元素是否已经相同来决定最少需要几次操作可以完成任务。如果所有的数值一开始就相等,则不需要任何改变;如果有不同的数值存在,则只需一次操作就可以让整个集合内的数字变得一致。 #### B. Multiply by Two, Divide by One 此题要求处理一系列由两个正整数构成的询问,对于每一个询问给出的结果是能否仅利用两种变换——将当前数翻倍或是除以二(当且仅当该数为偶数时),最终达到另一个指定的目标值。 为了实现这一点,可以从终点反向推导回起点,在每一步尝试逆运算直到回到起始状态或者发现不可能的情况为止。具体来说就是不断地执行减半(如果是奇数则无法继续)以及加上其一半的过程,直至到达原点或确认不可达性。 #### C. Make It Increasing 这个问题的任务是在不违反特定条件下尽可能多地保留原始数组里的项的同时构建一个新的严格递增序列。允许的操作是从已有的列表里移除某些成员而不改变其余部分相对顺序。 一种有效的策略是对初始数据先做预处理排序之后再逐一遍历比较相邻两项之间的关系,以此为基础做出取舍决策。这样做的好处是可以快速定位哪些地方出现了重复或者是不符合增长趋势的地方,并据此调整方案。 #### D. Yet Another Array Partitioning Problem 本题涉及到了如何分割一个长度固定的整型数组成多个连续片段的问题,目的是最小化各分段内部最大差值之和的最大可能值。这实际上是一个经典的动态规划问题变种版本之一。 解决方法通常涉及到定义合适的DP表格用于记录中间计算结果以便后续查询使用。这里的关键在于合理设计转移方程从而能够高效求得最优解路径。同时还需要注意边界条件设定以免造成逻辑错误影响整体性能表现。 #### E. The Strongest Build 针对这一挑战,背景设置在一个虚拟编程竞赛平台之上,参赛者们被鼓励提交自己的解决方案参与评分竞争。然而有趣的是,评判标准并非单纯基于运行效率而是取决于所选算法复杂度级别与实际消耗资源量之间是否存在显著差异作为奖励依据。 因此解答此类问题往往需要综合考量时间空间开销等因素的影响程度,进而挑选出最适宜当下环境状况的最佳实践方式来进行编码实现。此外还需特别留意特殊测试用例的存在可能性及其应对措施安排等问题细节之处。
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