逆向思维Stock Maximize

本文讨论了一个关于股票投资的问题,通过分析不同策略,最终揭示贪心算法在这种场景下的高效应用。从弱智的动态规划思路到巧妙的贪心策略转变,作者深入浅出地解释了如何在给定序列中最大化投资价值。通过对比两种不同的解决方法,文章不仅展示了贪心算法的简洁性和效率,还强调了灵活思考的重要性。

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题目出处

题目描述:

这个题的意思是:

给出一段时间内 某个股票的每天的价格

每天可以进行的操作有:买一股,卖掉所有股,不作为

问在给定的序列里怎样让价值最大

数据规模:

每组数据包含case数 T(<=10)

每个case中 股票的天数n(<=50000)

每个股票的价格vi(1<=vi<=100000)

弱智思路:

本人的弱智思路是这样的,因为这一个题目被分在了dp分类之中,于是各种蛋疼,dp[i]表示在第i天能达到的最大价值,于是有转移方程:

dp[i] = dp[j]+v[i]*(i-j+1)-从i-j的股票价格之和(j从0到i)

然后悠然自得地写了如下代码交了:

 

 1 #include <cmath>
 2 #include <cstdio>
 3 #include <vector>
 4 #include <iostream>
 5 #include <algorithm>
 6 #include <cstring>
 7 using namespace std;
 8 
 9 const int MAXN = 50005;
10 
11 int a[MAXN];
12 long long dp[MAXN];
13 int n;
14 
15 void input(){
16     cin>>n;
17     for ( int i = 1; i <= n; i++ ){
18         cin>>a[i];
19     }
20     memset(0,sizeof(dp),0);
21 }
22 
23 long long MAX( long long a, long long b ){
24     return a > b ? a : b ;
25 }
26 
27 void solve(){
28     for ( int i = 1; i <= n; i++ ){
29         long long v = 0;
30         dp[i] = dp[i-1];
31         if ( a[i] > a[i-1] ){
32             for ( int j = i-1; j >= 1; j-- ){
33                 v += a[j];
34                 dp[i] = MAX(dp[i],dp[j]-v+a[i]*(i-j));
35             }
36         }
37     }
38     cout<<dp[n]<<endl;
39 }
40 
41 void deal(){
42     int t;
43     cin>>t;
44     while ( t-- ){
45         input();
46         solve();
47     }
48 
49 }
50 
51 int main() {
52     deal();
53     return 0;
54 }
弱爆了

 

 

 

然后就超时了

思考了好几天状态压缩的DP,还是各种WA,无奈之下做了伸手党要来了Lazy的代码:

 

 1  #include <cstdio>
 2 using namespace std;
 3 
 4 const int MAXN = 50000 + 5;
 5 
 6 int N;
 7 int p[MAXN];
 8 
 9 void input() {
10     scanf("%d", &N);
11     for (int i=0; i<N; ++i) {
12         scanf("%d", &p[i]);
13     }
14 }
15 
16 void solve() {
17     long long rev = 0;
18     int max_p = p[N-1];
19     for (int i=N-1; i>=0; --i) {
20         if (p[i] < max_p) {
21             rev += max_p - p[i];
22         } else {
23             max_p = p[i];
24         }
25     }
26 
27     printf("%lld\n", rev);
28 }
29 
30 int main() {
31     int t;
32     scanf("%d", &t);
33     for (int i=0; i<t; ++i) {
34         input();
35         solve();
36     }
37 }
38 快捷回复给:转身/;!孤单
碉堡了

 

 

 

然后恍然大悟:

这题目实际上是一个贪心,最后的价格最大就可以保证总价值最大,因此从后往前扫,并且更新max_p的值。最后输出结果

反省一下:

在思考这个题目的时候上述规律我也是发现了的,但是没有犯过头来倒着想,对编码和思考带来了很大的难度,最后还是失败了。以后思维还是灵活一点比较好.

gg~~

转载于:https://www.cnblogs.com/qoshi/p/3332798.html

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MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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