Codeforces 558B Amr and The Large Array

本文介绍了一个算法问题,即如何从一个大型数组中找到一个子数组,使得该子数组的元素出现频率最高次数与原数组相同,并且子数组尽可能短小。文章通过示例解释了问题并提供了具体的输入输出样例。
B. Amr and The Large Array
time limit per test
1 second
memory limit per test
256 megabytes
input
standard input
output
standard output

Amr has got a large array of size n. Amr doesn't like large arrays so he intends to make it smaller.

Amr doesn't care about anything in the array except the beauty of it. The beauty of the array is defined to be the maximum number of times that some number occurs in this array. He wants to choose the smallest subsegment of this array such that the beauty of it will be the same as the original array.

Help Amr by choosing the smallest subsegment possible.

Input

The first line contains one number n (1 ≤ n ≤ 105), the size of the array.

The second line contains n integers ai (1 ≤ ai ≤ 106), representing elements of the array.

Output

Output two integers l, r (1 ≤ l ≤ r ≤ n), the beginning and the end of the subsegment chosen respectively.

If there are several possible answers you may output any of them.

Sample test(s)
input
5
1 1 2 2 1
output
1 5
input
5
1 2 2 3 1
output
2 3
input
6
1 2 2 1 1 2
output
1 5
Note

A subsegment B of an array A from l to r is an array of size r - l + 1 where Bi = Al + i - 1 for all 1 ≤ i ≤ r - l + 1


#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <stack>
#include <map>
using namespace std;

const double PI = acos(-1.0);
const double e = 2.718281828459;
const double eps = 1e-8;

struct node
{
    int num;
    int time;
    int l;
    int r;
    int range;
} index[1000010];

int main()
{
    //freopen("in.txt", "r", stdin);
    //freopen("out.txt", "w", stdout);
    int n;
    while(cin>>n)
    {
        map<int, int>g;
        g.clear();
        memset(index, 0, sizeof(index));
        int t;
        int d = 0;
        int dd;
        int maxd = 1;
        int maxtime = 0;
        int maxrange = 1;
        for(int i = 1; i <= n; i++)
        {
            scanf("%d", &t);
            if(g[t] != 0)
            {
                dd = g[t];
                index[dd].time++;
                index[dd].r = i;
                index[dd].range = index[dd].r-index[dd].l+1;
                if(maxtime<index[dd].time || maxtime==index[dd].time&&maxrange>index[dd].range)
                {
                    maxtime = index[dd].time;
                    maxd = dd;
                    maxrange = index[dd].range;
                }
            }
            else
            {
                g[t] = ++d;
                dd = g[t];
                index[dd].num = t;
                index[dd].time = 1;
                index[dd].l = index[dd].r = i;
                index[dd].range = 1;
                if(maxtime < index[dd].time)
                {
                    maxtime = index[dd].time;
                    maxd = dd;
                    maxrange = 1;
                }
            }
        }
        printf("%d %d\n", index[maxd].l, index[maxd].r);
    }
    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。
### 关于 Codeforces 1853B 的题解与实现 尽管当前未提供关于 Codeforces 1853B 的具体引用内容,但可以根据常见的竞赛编程问题模式以及相关算法知识来推测可能的解决方案。 #### 题目概述 通常情况下,Codeforces B 类题目涉及基础数据结构或简单算法的应用。假设该题目要求处理某种数组操作或者字符串匹配,则可以采用如下方法解决: #### 解决方案分析 如果题目涉及到数组查询或修改操作,一种常见的方式是利用前缀和技巧优化时间复杂度[^3]。例如,对于区间求和问题,可以通过预计算前缀和数组快速得到任意区间的总和。 以下是基于上述假设的一个 Python 实现示例: ```python def solve_1853B(): import sys input = sys.stdin.read data = input().split() n, q = map(int, data[0].split()) # 数组长度和询问次数 array = list(map(int, data[1].split())) # 初始数组 prefix_sum = [0] * (n + 1) for i in range(1, n + 1): prefix_sum[i] = prefix_sum[i - 1] + array[i - 1] results = [] for _ in range(q): l, r = map(int, data[2:].pop(0).split()) current_sum = prefix_sum[r] - prefix_sum[l - 1] results.append(current_sum % (10**9 + 7)) return results print(*solve_1853B(), sep='\n') ``` 此代码片段展示了如何通过构建 `prefix_sum` 来高效响应多次区间求和请求,并对结果取模 \(10^9+7\) 输出[^4]。 #### 进一步扩展思考 当面对更复杂的约束条件时,动态规划或其他高级技术可能会被引入到解答之中。然而,在没有确切了解本题细节之前,以上仅作为通用策略分享给用户参考。
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