cf255C Almost Arithmetical Progression

本文介绍了一种算法,用于解决寻找最长几乎等差子序列的问题。该问题定义了一个几乎等差序列,并通过动态规划的方法高效求解最长子序列。文章详细解释了算法思路并给出了实现代码。
C. Almost Arithmetical Progression
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1 second
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256 megabytes
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standard input
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standard output

Gena loves sequences of numbers. Recently, he has discovered a new type of sequences which he called an almost arithmetical progression. A sequence is an almost arithmetical progression, if its elements can be represented as:

  • a1 = p, where p is some integer;
  • ai = ai - 1 + ( - 1)i + 1·q (i > 1), where q is some integer.

Right now Gena has a piece of paper with sequence b, consisting of n integers. Help Gena, find there the longest subsequence of integers that is an almost arithmetical progression.

Sequence s1,  s2,  ...,  sk is a subsequence of sequence b1,  b2,  ...,  bn, if there is such increasing sequence of indexes i1, i2, ..., ik (1  ≤  i1  <  i2  < ...   <  ik  ≤  n), that bij  =  sj. In other words, sequence s can be obtained from b by crossing out some elements.

Input

The first line contains integer n (1 ≤ n ≤ 4000). The next line contains n integers b1, b2, ..., bn (1 ≤ bi ≤ 106).

Output

Print a single integer — the length of the required longest subsequence.

Examples
input
2
3 5
output
2
input
4
10 20 10 30
output
3
Note

In the first test the sequence actually is the suitable subsequence.

In the second test the following subsequence fits: 10, 20, 10.

dp[i][j]表示以a[i]为尾,a[j]是这个序列前一个数的最长长度

dp[i][j]=max(dp[j][k]+1){0<=k<j&&a[k]==a[i]}但这样复杂度是O^3

但是dp[j][k]中的k肯定是选择最靠近j的那个,假如有k1<k2<……<kx<j,dp[j][kx]>=dp[j][k(1~x-1)]

这样的话,复杂度就变成O^2了

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <vector>
#include <queue>
#include <set>
#include <map>
#include <stack>
typedef long long ll;
#define X first
#define Y second
#define mp(a,b) make_pair(a,b)
#define pb push_back
#define sd(x) scanf("%d",&(x))
#define Pi acos(-1.0)
#define sf(x) scanf("%lf",&(x))
#define ss(x) scanf("%s",(x))
#define maxn 10000000
#include <ctime>
const int inf=0x3f3f3f3f;
const long long mod=1000000007;
using namespace std;
int dp[5005][5005];
int num[5005];
int main()
{
    #ifdef local
    freopen("in","r",stdin);
    //freopen("data.txt","w",stdout);
    int _time=clock();
    #endif
    int n;
    cin>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
        sd(num[i]);
    int ans=0;
    int la;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        la=0;
        for(int j=0;j<i;j++)
        {
            dp[i][j]=dp[j][la]+1;
            if(num[i]==num[j])la=j;
            ans=max(dp[i][j],ans);
        }
    }
    cout<<ans<<endl;
    #ifdef local
    printf("time: %d\n",int(clock()-_time));
    #endif
}
View Code

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/scau-zk/p/5654397.html

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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