导弹拦截二&&http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1257

本文介绍了一种基于动态规划的导弹拦截算法优化方案。通过比较不同导弹发射高度,该方案能够计算出所需拦截装置的最小数量。核心代码展示了如何利用动态规划进行最大子序列的寻找。

这一题可谓称做导弹拦截加强版。。。我写的上一篇是求一套拦截导弹装置最多能拦截导弹的个数。。这一题给你一些导弹发射的高度。。让你求出共需要多少这样的装置。。

仔细想一下就会发现这两道题得解法完全一样,只是在用dp时赋予不同的含义。。和上一篇相比代码就改一个符号就ok了。。。。

代码:

#include<iostream>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
int dp[1005],a[1005];
int main()
{   int n;
   while(cin>>n)
   {   for(int i=0;i<n;++i)
          cin>>a[i];
      int maxx=-0xfffff;
      for(int i=1;i<=n;++i)
        {     dp[i]=1;
              for(int j=1;j<i;++j)
              if(a[i-1]>a[j-1])  dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);
              maxx=max(dp[i],maxx);
         }
         cout<<maxx<<endl;
      }return 0;
}


HDU 6259 是一道与回文子串相关的编程题目,要求统计特定条件下回文子串的数量。题目通常涉及字符串操作、动态规划或 Manacher 算法等技术。 ### 解题思路 题目核心在于识别并统计满足特定条件的回文子串。通常的解题方法包括: - **暴力枚举**:适用于小规模输入,时间复杂度为 $ O(n^2) $。 - **动态规划**:使用维数组 `dp[i][j]` 表示从索引 `i` 到 `j` 的子串是否为回文。 - **Manacher 算法**:线性时间复杂度 $ O(n) $ 的高效算法,适用于大规模输入。 ### 示例代码 以下是一个使用动态规划方法统计所有回文子串的示例代码: ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <string> using namespace std; int countPalindromicSubstrings(string s) { int n = s.size(); vector<vector<bool>> dp(n, vector<bool>(n, false)); int count = 0; // 单个字符的回文 for (int i = 0; i < n; ++i) { dp[i][i] = true; ++count; } // 两个字符的回文 for (int i = 0; i < n - 1; ++i) { if (s[i] == s[i + 1]) { dp[i][i + 1] = true; ++count; } } // 更长的回文子串 for (int length = 3; length <= n; ++length) { for (int i = 0; i <= n - length; ++i) { int j = i + length - 1; if (s[i] == s[j] && dp[i + 1][j - 1]) { dp[i][j] = true; ++count; } } } return count; } int main() { string s; cin >> s; cout << countPalindromicSubstrings(s) << endl; return 0; } ``` ### 时间与空间复杂度分析 - **动态规划**:时间复杂度为 $ O(n^2) $,空间复杂度为 $ O(n^2) $。 - **Manacher 算法**:时间复杂度为 $ O(n) $,空间复杂度为 $ O(n) $。 ### 优化建议 对于大规模字符串(如长度超过 $ 10^5 $),应优先使用 Manacher 算法以提升效率。 ---
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