51nod 1272 最大距离【思维】

本文介绍了一个算法问题——寻找数组中最大距离的数对,详细解释了问题定义、输入输出格式及示例,并提供了一种解决方案,通过排序和位置维护来高效求解。

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题目来源:  Codility
基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 20  难度:3级算法题

给出一个长度为N的整数数组A,对于每一个数组元素,如果他后面存在大于等于该元素的数,则这两个数可以组成一对。每个元素和自己也可以组成一对。例如:{5, 3, 6, 3, 4, 2},可以组成11对,如下(数字为下标):
(0,0), (0, 2), (1, 1), (1, 2), (1, 3), (1, 4), (2, 2), (3, 3), (3, 4), (4, 4), (5, 5)。其中(1, 4)是距离最大的一对,距离为3。
Input
第1行:1个数N,表示数组的长度(2 <= N <= 50000)。
第2 - N + 1行:每行1个数,对应数组元素Ai(1 <= Ai <= 10^9)。
Output
输出最大距离。
Input示例
6
5
3
6
3
4
2
Output示例
3

思路:


首先我们按照数值从小到大排序,因为我们找的数对是一小一大的,并且一个在前,一个在后,因为此时已经保证数值的单调递增了, 那么我们只要保证其两个位子是小值在前即可。


那么我们接下来不断的维护位子即可,具体参考代码;


Ac代码:


#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
struct node
{
    int pos,val;
}a[500500];
int cmp(node a,node b)
{
    if(a.val!=b.val)
    return a.val<b.val;
    else return a.pos<b.pos;
}
int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n))
    {
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i].val);
            a[i].pos=i;
        }
        int output=0;
        int pos=0;
        sort(a,a+n,cmp);
        for(int i=0;i<n;i++)
        {
            if(i==0||a[i].pos<pos)pos=a[i].pos;
            else output=max(a[i].pos-pos,output);
        }
        printf("%d\n",output);
    }
}



题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问题: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问题? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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