1030 完美数列 C++ 简单易懂

该代码实现了一个算法,对输入的数组进行从小到大的排序,然后分别从右到左、从左到右、先左后右、先右后左删除元素,直到满足条件(最大值或最小值乘以k大于等于剩余元素)。目标是找到能保留的最大子数组长度。

题目链接

思路:

  1. 将输入的数组从小到大进行排序
  2. 分为四种情况:
    (1)从右到左遍历,直到满足题意【即最大值固定】
    (2)从左到右遍历,直到满足题意【即最小值固定】
    (3)先左后右反复遍历,直到满足题意
    (4)先右后左反复遍历,直到满足题意
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
bool cmp(int x,int y){
	return x<=y;
}
int main(){
	long long n,k,num[100001];
    int j=0,ans=0,maxans=0;
	cin>>n>>k;
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>num[i];
	}
	sort(num,num+n,cmp);
	//删右
	while(1){
		if(num[0]*k>=num[n-j-1]) break;
		j++;
	}
	ans=n-j;
	if(ans>maxans) maxans=ans;
	j=0;
	//删左
	while(1){
		if(num[j]*k>=num[n-1]) break;
		j++;
	}
	ans=n-j;
	if(ans>maxans) maxans=ans;
	int l=0,r=n;
	//先删左后删右
	int flag=0;
	while(1){
		if(flag==0){
			if(num[l]*k>=num[r-1]) break;
			flag=1;
			l++;
		}else{
			if(num[l]*k>=num[r-1]) break;
			flag=0;
			r--;
		}	
	}
	ans=r-l;
	if(ans>maxans) maxans=ans;
	//先删右后删左 
	flag=0,l=0,r=0;
	while(1){
		if(flag==1){
			if(num[l]*k>=num[r-1]) break;
			flag=0;
			l++;
		}else{
			if(num[l]*k>=num[r-1]) break;
			flag=1;
			r--;
		}	
	}
	ans=r-l;
	if(ans>maxans) maxans=ans;
	cout<<maxans;
}
<think>嗯,用户要求提供C++实现斐波那契数列的代码示例。从提供的参考文献看,有三种实现方式:递归法、带记忆化的递归法和迭代法。用户似乎比较关注代码实例本身。用户之前的问题历史是关于斐波那契数列的,这次明确要C++实现代码。因此需要重点展示不同实现方法的代码,并解释各自的优缺点。用户可能是初学者,所以代码要简洁易懂,但也要说明性能差异。考虑到递归法虽然简洁但效率低,应该放在第一位作为基础实现。记忆化递归是改进方案,迭代法则是性能最优的方案。这样安排符合从简单到复杂的认知顺序。用户可能没有意识到不同实现的性能差异,所以需要特别强调:当n较大时(比如>30),普通递归会变得极慢。这点要加警示符号引起注意。同时给出时间复杂度分析:$O(2^n)$、$O(n)$等数学表达式需用行内格式。代码格式要规范:包括头文件、缩进和注释。示例中输入值n=10是个安全范围,既不会导致递归爆栈,又能快速看到结果。在输出提示中文(如“请输入n”)比英文更友好。最后生成的问题要引导用户思考延伸方向:性能对比、实用场景、高精度计算等。特别是当n很大时的解决方案(如矩阵快速幂),这个在引用里没提,但可能是进阶需求。需要检查所有LaTeX数学表达式:递归方程$F(n)=F(n-1)+F(n-2)$和时间复杂度的行内格式是否正确。单独成段的注意事项用👉符号更醒目。</think> 以下是C++实现斐波那契数列的三种常用方法及代码示例,各有优劣,可根据需求选择: ### 📌 方法1:递归法(简洁但效率低) ```cpp #include <iostream> using namespace std; int fib(int n) { if(n <= 1) return n; // 基准情况 return fib(n-1) + fib(n-2); // 递归调用 } int main() { int n; cout << "请输入项数n: "; cin >> n; cout << "第" << n << "项斐波那契数: " << fib(n); return 0; } ``` ⚠️ 缺点:时间复杂度 $O(2^n)$,重复计算严重 ### ⚡ 方法2:记忆化递归(优化递归) ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int memoFib(int n, vector<int>& memo) { if(n <= 1) return n; if(memo[n] != -1) return memo[n]; // 使用存储值 memo[n] = memoFib(n-1, memo) + memoFib(n-2, memo); return memo[n]; } int main() { int n; cout << "请输入项数n: "; cin >> n; vector<int> memo(n+1, -1); // 记忆数组初始化 cout << "第" << n << "项斐波那契数: " << memoFib(n, memo); return 0; } ``` ✅ 优点:时间复杂度优化至 $O(n)$ ### 🚀 方法3:迭代法(效率最优) ```cpp #include <iostream> using namespace std; int fibIterative(int n) { if(n <= 1) return n; int a = 0, b = 1, c; for(int i = 2; i <= n; ++i) { c = a + b; // 计算当前项 a = b; // 更新前两项 b = c; } return b; } int main() { int n; cout << "请输入项数n: "; cin >> n; cout << "第" << n << "项斐波那契数: " << fibIterative(n); return 0; } ``` 🌟 **优势**: 1. 时间复杂度 $O(n)$ 2. 空间复杂度 $O(1)$ 3. 避免递归栈溢出(适合大n值) > 💡 当 n>50 时**迭代法**是唯一可行方案(递归法可能超时或栈溢出)[^1][^3] 📝 **使用建议**: - 教学演示:递归法(代码简洁) - 工程应用:迭代法(效率最优) - 多次查询:预填充数组法(引用[3]) --- ❓**相关问题** 1. 如何用矩阵快速幂算法在 $O(\log n)$ 时间内计算超大斐波那契数? 2. 斐波那契数列的尾递归优化如何实现? 3. 递归法处理斐波那契时最大安全n值是多少? > 参考实现可结合性能需求选择 > 迭代法内存效率最高,推荐生产环境使用 [^2][^3]
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