中位数求和 BUAA214 大新闻

博客介绍了如何在O(n^2)的时间复杂度内解决求序列所有子区间的中位数之和的问题。通过创建辅助数组,将数列元素按与中位数的关系标记,然后利用前缀和统计满足条件的子区间个数。

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题意:给一个序列(n<=5000),求所有子区间的中位数之和。

思路:O(n^2logn)的方法太多太多了,这里我们思考如何用O(n^2)来做,说实话非常的巧妙

首先我枚举位置p为中位数,那么,我再创一个辅助数组,把位置p标记为0,把位置上的数比A[p]小的标记为-1,把位置上的数比A[p]大的标记为1,把位置上的数等于A[p]的且位置比p小的标记为-1,把位置比p大的标记为1

那么,假如原数列是1 2 3 4,我现在枚举p=2,那么得到的辅助数组就是-1 0 1 1,那么怎样的区间才是满足条件的呢?

当然是这个区间首先要包含位置p,且区间内的辅助标记之和等于0或1,0是奇数的情况,1是偶数的情况,可以自己写几组数据应该很快就能明白。

所以我们就变成了求这些子区间的个数,很明显如果我们用前缀和来维护,再用一个数组来统计前缀和出现的次数,很快就能统计出来。

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#define fuck(x) cout<<"["<<x<<"]"
#define FIN freopen("input
### 实现全排列算法 要实现全排列算法并计算字符串“BUAA”的所有排列组合,可以通过深度优先搜索(DFS)和回溯法来解决。以下是详细的解决方案。 #### 1. 理论基础 全排列是指从给定的一组元素中选取全部元素进行排列的所有可能情况。对于长度为 \( n \) 的数组或字符串,其全排列的数量为 \( n! \)[^1]。然而,在本题中,“BUAA”存在重复字符,因此需要去重处理以避免生成相同的排列[^2]。 #### 2. 解决方案设计 为了高效地生成全排列,可以采用如下方法: - **状态变量的设计** 使用一个布尔型数组 `visited` 来标记当前字符是否已被访问过。通过递归调用 DFS 函数逐步构建每一种排列形式。 - **剪枝操作** 当遇到相同字符时,如果前面的相同字符尚未被使用,则跳过当前分支,从而减少不必要的计算开销。 - **代码逻辑** 下面是一个基于 Python 的具体实现方式: ```python def permute_unique(nums): nums.sort() # 排序以便于后续去重 result, path, visited = [], [], [False] * len(nums) def dfs(): if len(path) == len(nums): result.append(list(path)) return for i in range(len(nums)): if visited[i]: continue # 去重条件:当前元素与前一元素相等且前一元素未被访问 if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1] and not visited[i - 1]: continue visited[i] = True path.append(nums[i]) dfs() path.pop() visited[i] = False dfs() return result # 测试部分 if __name__ == "__main__": s = "BUAA" chars = list(s) permutations = permute_unique(chars) # 输出结果 for p in permutations: print(''.join(p)) ``` 上述代码实现了对含有重复字符的情况下的全排列生成,并进行了必要的去重处理。 #### 3. 关键点解析 - 对输入数据先进行排序,便于在递归过程中识别相邻重复项。 - 利用布尔数组 `visited` 跟踪哪些位置上的字符已经被选入当前路径。 - 如果发现某次尝试违反了唯一性的约束(即出现了重复子树),则立即停止该方向的探索。 #### 4. 时间复杂度分析 由于采用了剪枝策略,实际运行效率会优于理论最坏情形下的 \( O(n!) \),但仍需注意规模输入可能导致性能瓶颈。 ---
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