【每日练习】抖机灵的DP codeforce 5C

本文介绍了一种结合贪心算法与动态规划的方法解决括号匹配问题,利用栈来记录左括号的位置,并通过匹配右括号来更新最长子串长度及其数量。文章还分享了一些关于栈操作的C++知识点。

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惯例,扔题,懒得说

http://codeforces.com/problemset/problem/5/C?csrf_token=4667d873144028a7886b354c7aae3373

贪心算法比较直接,也比较简单,按照题目要求直接写就好,主要就考虑DP

这个题很有意思的一点是利用了括号的匹配性以及该性质与栈的相性,利用栈来记录位置坐标实现DP,这在日后的编程工作中是一个可以拿来尝试的应用。

同时,在提交的过程中发现的那个错误,需要注意数组的长度,确定下表的长度不越界

在具体的DP中,用栈来依次记录序列中的左括号位置,每当出现一个右括号,判断栈是否为空,若不为空,用此时右括号的位置i减去最近的左括号位置再+1即可得到串的长度。

但是由于我们最后需要的是最长的子串,所以我们可以设dp[i]表示到第i个右括号所获串的长度,t表示离i最近的那个左括号的位置

则dp[i]=dp[t-1]+i-t+1。

最后利用判断语句更新dp[i]代表的字串长度。

最后,补几个有遗忘关于栈的知识点:

std::stack::top返回 stack 中顶元素的引用
std::stack::pop删除栈顶元素
std::stack::empty判断栈是否为空,为空则返回true

 

最后是代码,写代码实在是懒得切换输入法,索性以后用英语写注释好了

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int maxn=1000005;
char s[maxn];
int dp[maxn];
stack<int>pos;//using the stack to record the position of left bracket

int main()
{
    while(scanf("%s",s+1)!=EOF)
    {
        int cnt=0,ans=0;//cnt means the count of string;ans means the length of string
        int l=strlen(s+1);
        for(int i=1;i<=l;i++)
        {
            if(s[i]=='(')
            {
                pos.push(i);
            }
            else
            {
                if(!pos.empty())
                {
                    int t=pos.top();
                    pos.pop();
                    dp[i]=dp[t-1]+i-t+1;
                    if(dp[i]>ans)
                    {
                        ans=dp[i];
                        cnt=1;
                    }
                    else if(dp[i]==ans)
                    {
                        cnt++;
                    }
                }
            }
        }
        if(!ans)
        {
            cnt=1;
        }
        printf("%d %d\n",ans,cnt);
    }
    return 0;
}

参考引用

https://zh.cppreference.com/w/cpp/container/stack/

https://blog.youkuaiyun.com/u014679804/article/details/44873365

https://blog.youkuaiyun.com/qq_38538733/article/details/77091811

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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