hdu 3415 单调队列

本文介绍了一种算法,用于解决给定圆环序列中长度不超过K的最大连续子序列和的问题。通过维护前缀和及使用单调队列,该算法能够高效地找出符合条件的最大子序列及其起始与结束位置。

Max Sum of Max-K-sub-sequence

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 5690    Accepted Submission(s): 2059


Problem Description
Given a circle sequence A[1],A[2],A[3]......A[n]. Circle sequence means the left neighbour of A[1] is A[n] , and the right neighbour of A[n] is A[1].
Now your job is to calculate the max sum of a Max-K-sub-sequence. Max-K-sub-sequence means a continuous non-empty sub-sequence which length not exceed K.
 

Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=100) which means the number of test cases.
Then T lines follow, each line starts with two integers N , K(1<=N<=100000 , 1<=K<=N), then N integers followed(all the integers are between -1000 and 1000).
 

Output
For each test case, you should output a line contains three integers, the Max Sum in the sequence, the start position of the sub-sequence, the end position of the sub-sequence. If there are more than one result, output the minimum start position, if still more than one , output the minimum length of them.
 

Sample Input
4 6 3 6 -1 2 -6 5 -5 6 4 6 -1 2 -6 5 -5 6 3 -1 2 -6 5 -5 6 6 6 -1 -1 -1 -1 -1 -1
 

Sample Output
7 1 3 7 1 3 7 6 2 -1 1 1
 

Author
shǎ崽@HDU


求长度不超过k的最大连续子序列。

维护前缀和,把前缀和加入单调队列,对于每一个下标,查找单调队列里的最小值,然后做差就可以得到以这个下标结尾的最优解。

代码:

/* ***********************************************
Author :_rabbit
Created Time :2014/5/13 2:06:57
File Name :C.cpp
************************************************ */
#pragma comment(linker, "/STACK:102400000,102400000")
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <sstream>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <limits.h>
#include <string>
#include <time.h>
#include <math.h>
#include <queue>
#include <stack>
#include <set>
#include <map>
using namespace std;
#define INF 1LL<<60
#define eps 1e-8
#define pi acos(-1.0)
typedef __int64 ll;
ll a[201000],sum[200100],que[200100];
int main()
{
     //freopen("data.in","r",stdin);
     //freopen("data.out","w",stdout);
     ll m,n,T;
	 cin>>T;
	 while(T--){//维护前缀和。
		 scanf("%I64d%I64d",&n,&m);
		 for(ll i=1;i<=n;i++)scanf("%I64d",&a[i]),a[i+n]=a[i];
		 sum[0]=0;for(ll i=1;i<=2*n;i++)sum[i]=sum[i-1]+a[i];
		 ll ans=-INF,start,end;
		 ll head=0,tail=0,p;que[tail++]=0;
		 for(ll i=1;i<=2*n;i++){
			 p=max(0LL,i-m);
			 while(que[head]<p&&head<tail)head++;//弹出距离i大于m的点。
			 if(sum[i]-sum[que[head]]>ans){//对于以i结尾的所有序列中,找单调队列中最小的一个元素做差,这样就可以得到以这个元素为结尾的最大和。
				 ans=sum[i]-sum[que[head]];
				 start=que[head]+1;end=i;
			 }
			 while(head<tail&&sum[que[tail-1]]>sum[i])tail--;//维护一个递增的单调队列。
			 que[tail++]=i;
		 }
		 if(start>n)start-=n;
		 if(end>n)end-=n;
		 printf("%I64d %I64d %I64d\n",ans,start,end);
	 }
     return 0;
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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