F - Almost Sorted Array

博客围绕F - Almost Sorted Array问题展开,给出输入格式,首行含测试用例数T,每个测试用例先有整数n,后有n个整数。规定了各参数范围,还说明了输出要求,若几乎有序输出“YES”,否则输出“NO”。

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F - Almost Sorted Array 

 
We are all familiar with sorting algorithms: quick sort, merge sort, heap sort, insertion sort, selection sort, bubble sort, etc. But sometimes it is an overkill to use these algorithms for an almost sorted array. 
 
We say an array is sorted if its elements are in non-decreasing order or non-increasing order. We say an array is almost sorted if we can remove exactly one element from it, and the remaining array is sorted. Now you are given an array a1,a2,,ana1,a2,…,an, is it almost sorted?

InputThe first line contains an integer TT indicating the total number of test cases. Each test case starts with an integer nn in one line, then one line with nn integers a1,a2,,ana1,a2,…,an. 

1T20001≤T≤2000 
2n1052≤n≤105 
1ai1051≤ai≤105 
There are at most 20 test cases with n>1000n>1000.
OutputFor each test case, please output "`YES`" if it is almost sorted. Otherwise, output "`NO`" (both without quotes).Sample Input

3
3
2 1 7
3
3 2 1
5
3 1 4 1 5
Sample Output
YES
YES
NO

//需要用到的算法:最长递增子序列


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <memory.h>
#include <algorithm>

#define INF 0x3f3f3f

using namespace std;

const int MAXN = 1e5 + 7;

int dp[MAXN];
int a[MAXN];
int b[MAXN];

int main() {
    int T;
    cin >> T;
    while(T--) {
        int n;
        scanf("%d", &n);
        memset(dp, INF, sizeof dp);
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            scanf("%d", &a[i]);
            b[n - i - 1] = a[i];
        }
        //递增
        //依次遍历,将当前元素插入dp数字中适当的位置
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            *upper_bound(dp, dp + n, a[i]) = a[i];
        }
        //求出最长递增子序列的长度
        int cnt1 = lower_bound(dp, dp + n, INF) - dp;
        //递减
        memset(dp, INF, sizeof dp);
        for(int i = 0; i < n; i++) {
            *upper_bound(dp, dp + n, b[i]) = b[i];
        }
        int cnt2 = lower_bound(dp, dp + n, INF) - dp;
        //如果最后递增和递减的长度其中有一个大于或等于(n-1)的话,就输出YES,否则输出NO
        if(cnt1 >= (n - 1) || cnt2 >= (n - 1)) {
            printf("YES\n");
        } else {
            printf("NO\n");
        }
    }
    return 0;
}

 

 



转载于:https://www.cnblogs.com/buhuiflydepig/p/10942391.html

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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