Hrbust 2063 萌萌哒十五酱的情书~【思维】好题!好题!好题!

本文介绍了一个有趣的算法题目,通过一系列折叠操作来确定最终需要阅读的情书长度。涉及动态维护区间端点的技术,是一道不错的编程练习题。

萌萌哒十五酱的情书~
Time Limit: 150 MSMemory Limit: 1515 K
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Description

    因为十五酱实在是太萌了所以她经常会收到爱慕者的情书!!!!!!!!!!~

    当然因为情书太多了所以她没有时间都读完

    于是她把给她的情书从左到右划分成n个区域,在每个区域的边界依次表上0~n,然后她将经行m次操作,每次她都会选择一个数字ai,把纸带沿这个数字当前所在的位置翻折(假如已经在边界上了那就相当于什么都不做啦~)。

    十五想知道经过m次对折之后她还需要读多长的情书。

Input

    多组数据

    第一行为两个正整数n(1<=n<=10^18),m(m<=3000),表示纸带的长度和操作的次数。

    接下来的一行为m个整数ai(1<=ai<=n),其中ai表示第i次选择的数字。
Output

    多组数据输出

    输出文件中每组数据输出一行为一个整数,即纸带最后的长度。

Sample Input
5 2
3 5
Sample Output
2
Hint
十五酱最萌了昂~
Source
HCPC2014校赛训练赛 6

思路(很不错的一道题):


1、我们最后要得到最终区间的长度,那么我们考虑动态维护区间的左右端点值l,r。

初始设定l=0,r=n;


2、如果对应当前的折叠位子在(l,r)中,那么很显然,我们直接折叠即可,如果折叠点靠右,那么r=折叠点,相反,l=折叠点。做到动态维护l,r的过程。

相反,如果对应当前的折叠位子不在(l,r)中,我们考虑找到这个取代位子pos,使得pos在(l,r)中。

假设(样例中折叠第一次之后的样子):


此时我们要在位子5进行折叠,显然此时l=0,r=3,5不在(l,r)中,那么我们考虑如何找到一个替代位子pos(本情况其实就是1),使得pos在(l,r)中,继续进行动态维护。

我们考虑,原先我们这个3的维护是通过判断折叠位子(3)是靠右边近一些还是靠左边近一些得到的,那么我们这个5,显然是从3的右边折过来的,那么这个替代位子pos=2*r-5

那么如果我们是已经折叠了多次,那么我们就对其进行多次操作,找寻这个替代点即可。

那么我们需要记录每一次折叠之后的区间左右端点,我们对其每一次进行记录,再对于每一次操作之后的替代点进行找寻即可。

(这里说的可能有点乱,大家可以更好的去参考代码)


3、每一次我们都找寻到一个替代点之后,然后在动态维护区间左右端点位子即可。


Ac代码:


#include<stdio.h>
#include<string.h>
using namespace std;
#define ll long long int
struct node
{
    ll l,r;
}tmp[3002];
ll pos[3002];
int main()
{
    ll n;
    int m;
    while(~scanf("%lld%d",&n,&m))
    {
        ll l=0,r=n;
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%lld",&pos[i]);
        }
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            if(pos[i]>l&&pos[i]<r)
            {
                if(pos[i]>(l+r)/2)r=pos[i];
                else l=pos[i];
            }
            else
            {
                for(int j=0;j<i;j++)
                {
                    if(pos[i]<tmp[j].l)pos[i]=tmp[j].l*2-pos[i];
                    else if(pos[i]>tmp[j].r)pos[i]=tmp[j].r*2-pos[i];
                }
                if(pos[i]>l&&pos[i]<r)
                {
                    if(pos[i]>(l+r)/2)r=pos[i];
                    else l=pos[i];
                }
            }
            tmp[i].l=l;tmp[i].r=r;
        }
        printf("%lld\n",r-l);
    }
}








根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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