51nod 1218 最长递增子序列 V2

本文介绍了一种在O(nlogn)时间复杂度内求解最长递增子序列(LIS)长度及个数的方法。通过枚举序列中的每个元素,并维护以该元素为结尾或开头的LIS相关信息,最终确定整个序列的LIS长度及其个数。

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容易在O(nlogn)O(nlogn)下求出:
PiPi 以第ii个位置为末尾的LIS的长度
Si 以第ii个位置为首的LIS的长度
pi 以第ii个位置为末尾的LIS的个数
si 以第ii个位置为首的LIS的个数
X 整个序列的LIS的长度
xx 整个序列的LIS的个数

枚举i,设[1,i1][1,i−1]中以小于AiAi的值为末尾的LIS的长度为AA,个数为a。显然只有当A+Si=XA+Si=Xii才有可能在LIS中,若asi=xii必定在LIS中。

随便取个模数直接算就行了,应该是很难被卡掉的。因为被卡掉的话换另一个模数就好了。。。

不是正解。

#include<algorithm>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<cstdio>
using namespace std;
//Container--
//
#define clr(a) memset(a,0,sizeof(a))
typedef long long ll;
typedef pair<unsigned int,int> pl;

const ll md=1e9+7;

int ar[50010],tr[50010],tn,cdp[2][50010],re[50010];ll sdp[2][50010];

inline int fi(int x){
    int b=1,e=tn,m;while(1){
        m=(b+e)>>1;if(tr[m]==x)return m;
        else if(tr[m]>x)e=m-1;
        else
            b=m+1;
    }
    return -23333;
};
inline int _lw(int n){return n&-n;};ll sm[50010];int mx[50010];
void upd(int d,pl x){
    for(;d<=tn;d+=_lw(d)){
        if(mx[d]<x.second)mx[d]=x.second,sm[d]=x.first;
        else if(mx[d]==x.second)sm[d]=(sm[d]+x.first)%md;
    }
};
pl qry(int d){
    pl rs(0,0);for(;d;d-=_lw(d)){
        if(mx[d]>rs.second)rs.second=mx[d],rs.first=sm[d];
        else if(mx[d]==rs.second)rs.first=(rs.first+sm[d])%md;
    }
    return rs;
};

void cl(){
    int i,j,k,d,t,n,dx;scanf("%d",&n);for(i=1;i<=n;scanf("%d",&ar[i++]));
    for(i=1;i<=n;++i)tr[i]=ar[i];sort(tr+1,tr+n+1);tn=unique(tr+1,tr+n+1)-tr-1;
    for(clr(cdp),clr(sdp),clr(sm),clr(mx),i=1;i<=n;++i){
        t=fi(ar[i]);if(t==1)cdp[0][i]=1,sdp[0][i]=1,upd(1,pl(1,1));
        else{
            pl x=qry(t-1);cdp[0][i]=x.second+1,sdp[0][i]=x.first;
            if(!x.second)sdp[0][i]=1;upd(t,pl(sdp[0][i],cdp[0][i]));
        }
    }
    for(clr(sm),clr(mx),i=n;i;--i){
        t=fi(ar[i]);t=n-t+1;if(t==1)cdp[1][i]=1,sdp[1][i]=1,upd(1,pl(1,1));
        else{
            pl x=qry(t-1);cdp[1][i]=x.second+1,sdp[1][i]=x.first;
            if(!x.second)sdp[1][i]=1;upd(t,pl(sdp[1][i],cdp[1][i]));
        }
    }
    //for(i=1;i<=n;++i)printf("%d ",cdp[1][i]);putchar('\n');
    //for(i=1;i<=n;++i)printf("%d ",sdp[1][i]);putchar('\n');
    ll tz=0;for(t=0,i=1;i<=n;t=max(t,cdp[0][i++]));
    for(i=1;i<=n;++i)if(t==cdp[0][i])tz=(tz+sdp[0][i])%md;
    for(clr(sm),clr(mx),dx=t,clr(re),i=1;i<=n;++i){
        t=fi(ar[i]);pl x=t==1?pl(1,0):qry(t-1);if(!x.second)x.first=1;
        if(dx==cdp[1][i]+x.second){
            ll z=x.first*sdp[1][i]%md;re[i]=z==tz?2:1;
        }
        upd(t,pl(sdp[0][i],cdp[0][i]));
    }
    printf("A:");for(i=1;i<=n&&re[i]!=1;++i);if(i<=n)printf("%d",i);for(++i;i<=n;++i)if(re[i]==1)printf(" %d",i);putchar('\n');
    printf("B:");for(i=1;i<=n&&re[i]!=2;++i);if(i<=n)printf("%d",i);for(++i;i<=n;++i)if(re[i]==2)printf(" %d",i);putchar('\n');
};

int main(){
#ifndef ONLINE_JUDGE
    freopen("in.txt","r",stdin);
    freopen("out.txt","w",stdout);
#endif
    cl();
    return 0;
};
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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