HackerRank - "Stock Maximize"

本文探讨了股票买卖问题中动态规划与贪心算法的应用,通过具体实例介绍了两种算法的实现过程,并对比了它们的时间复杂度,最终得出贪心算法在该问题上的优势。

First I thought it should be solved using DP, and I gave a standard O(n^2) solution:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <numeric>
using namespace std;

#define REP(i, s, n) for(int i = s; i < n; i ++)
typedef long long LL;

LL calc(vector<LL> &in)
{
    size_t len = in.size();

    LL ret = 0;

    /*
    //    dp[i][onhand]
    vector<vector<LL>> dp(len, vector<LL>(len + 1, std::numeric_limits<LL>::min()));
    dp[0][0] = 0; // no action
    dp[0][1] = -in[0]; // buy

    REP(i, 1, len)
    REP(j, 0, i + 1)
    {
        //    Choice 1: buy
        dp[i][j + 1] = std::max(dp[i][j + 1], dp[i - 1][j] - in[i]); 
        //    Choice 2: no action
        dp[i][j] = std::max(dp[i][j], dp[i - 1][j]);
        //    Choice 3: sell all
        if(j > 0)
            dp[i][0] = std::max(dp[i][0], in[i] * j + dp[i-1][j]);        
    }
    ret = *std::max_element(dp[len-1].begin(), dp[len-1].end());
    */
    vector<LL> pre(len + 1, std::numeric_limits<LL>::min());
    pre[0] = 0; pre[1] = -in[0];
    vector<LL> now(len + 1, std::numeric_limits<LL>::min());

    vector<LL> *ppre = &pre, *pnow = &now;
    REP(i, 1, len)
    {
        REP(j, 0, i + 1)
        {
            //    Choice 1: buy
            (*pnow)[j + 1] = std::max((*pnow)[j + 1], (*ppre)[j] - in[i]); 
            //    Choice 2: no action
            (*pnow)[j] = std::max((*pnow)[j], (*ppre)[j]);
            //    Choice 3: sell all
            if(j > 0)
                (*pnow)[0] = std::max((*pnow)[0], in[i] * j + (*ppre)[j]);    
        }
        // swap
        std::swap(ppre, pnow);
        (*pnow).assign(len + 1, std::numeric_limits<LL>::min());
    }
    ret = *std::max_element((*ppre).begin(), (*ppre).end());
    return ret;
}

int main()
{
    int t; cin >> t;
    while(t--)
    {
        int n; cin >> n;
        vector<LL> in(n);
        REP(i, 0, n) cin >> in[i];
        cout << calc(in) << endl;
    }
    return 0;
}

But all TLE.. so there are must be a O(n) solution, and there is.. what is better than a standard DP in cerntain cases? Greedy.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <numeric>
using namespace std;

#define REP(i, s, n) for(int i = s; i < n; i ++)
typedef long long LL;

LL calc(vector<LL> &in)
{
    size_t len = in.size();

    LL ret = 0;
    std::reverse(in.begin(), in.end());
    LL peak = -1;
    REP(i, 0, len)
    {
        if(in[i] > peak)
        {
            peak = in[i];
        }
        else
        {
            ret += peak - in[i];
        }
    }
    return ret;
}

int main()
{
    int t; cin >> t;
    while(t--)
    {
        int n; cin >> n;
        vector<LL> in(n);
        REP(i, 0, n) cin >> in[i];
        cout << calc(in) << endl;
    }
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/tonix/p/4612244.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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