BZOJ3594: [Scoi2014]方伯伯的玉米田

本文探讨了一种优化算法,用于解决方伯伯农田中玉米高度调整问题,目标是通过有限次数的操作使玉米高度形成单调不下降序列,最大化保留玉米数量。文章详细介绍了使用动态规划与树状数组结合的方法,实现高效求解。

Description

方伯伯在自己的农田边散步,他突然发现田里的一排玉米非常的不美。
这排玉米一共有N株,它们的高度参差不齐。
方伯伯认为单调不下降序列很美,所以他决定先把一些玉米拔高,再把破坏美感的玉米拔除掉,使得剩下的玉米的高度构成一个单调不下降序列。
方伯伯可以选择一个区间,把这个区间的玉米全部拔高1单位高度,他可以进行最多K次这样的操作。拔玉米则可以随意选择一个集合的玉米拔掉。
问能最多剩多少株玉米,来构成一排美丽的玉米。

Input


第1行包含2个整数n,K,分别表示这排玉米的数目以及最多可进行多少次操作。
第2行包含n个整数,第i个数表示这排玉米,从左到右第i株玉米的高度ai。

Output


输出1个整数,最多剩下的玉米数。

Sample Input

3 1
2 1 3

Sample Output

3

HINT

1 < N < 10000,1 < K ≤ 500,1 ≤ ai ≤5000

一开始yy了个没啥用的性质:拔高肯定从i拔到n,这样不会影响中间对于后面的贡献,肯定更优

然后卡在DP,本来写了一个N2 K2的zz玩意儿,无果,考虑优化

因为开头的性质,所以拔高肯定不会影响后面的贡献,可以直接DP

f[i][j]表示以i为末尾,拔了j次的最长不下降子序列,明显:f[i][j]=max( f[x][y] )+1 1<=x<i&&a[x]+y<=a[i]+j

树状数组维护

//MT_LI
#include<cmath> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<algorithm> using namespace std; int n,k,a[11000]; int lowbit(int x){return x&-x;} int cc[510][5500],maxx; void change(int x,int y,int d) { int tim=y; while(x<=k) { while(y<=k+maxx) { cc[x][y]=max(cc[x][y],d); y+=lowbit(y); } x+=lowbit(x),y=tim; } } int getmax(int x,int y) { int ans=0; int tim=y; while(x) { while(y) { ans=max(cc[x][y],ans); y-=lowbit(y); } x-=lowbit(x),y=tim; } return ans; } int main() { scanf("%d%d",&n,&k);maxx=0; for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d",&a[i]),maxx=max(maxx,a[i]); int ans=0;k++; for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=k;j>=1;j--) { int x=getmax(j,j+a[i])+1; ans=max(ans,x); change(j,j+a[i],x); } printf("%d\n",ans); return 0; }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/MT-LI/p/9825595.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术面的研究进展。1.3研究法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与法介绍测试环境配置和采用的测试法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化向。
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