hdu6299 Balanced Sequence(贪心+括号匹配)

最长平衡子序列
该博客主要介绍了HDU6299 Balanced Sequence问题的解决方法,采用贪心算法思路,通过匹配括号并去除已匹配部分,然后根据剩余的'('和')'数量进行排序,进一步匹配来找到最长平衡子序列的长度。

Balanced Sequence

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 7092    Accepted Submission(s): 1862


 

Problem Description

Chiaki has n strings s1,s2,…,sn consisting of '(' and ')'. A string of this type is said to be balanced:

+ if it is the empty string
+ if A and B are balanced, AB is balanced,
+ if A is balanced, (A) is balanced.

Chiaki can reorder the strings and then concatenate them get a new string t. Let f(t) be the length of the longest balanced subsequence (not necessary continuous) of t. Chiaki would like to know the maximum value of f(t) for all possible t.

 

 

Input

There are multiple test cases. The first line of input contains an integer T, indicating the number of test cases. For each test case:
The first line contains an integer n (1≤n≤105) -- the number of strings.
Each of the next n lines contains a string si (1≤|si|≤105) consisting of `(' and `)'.
It is guaranteed that the sum of all |si| does not exceeds 5×106.

 

 

Output

For each test case, output an integer denoting the answer.

 

 

Sample Input

 

2 1 )()(()( 2 ) )(

 

 

Sample Output

 

4 2

 

 

Source

2018 Multi-University Training Contest 1

解题思路

这题就是求最多可以匹配多少括号数*2

贪心的思路是看了各路大佬的题解。

先匹配各个字符串,把匹配到的括号去掉并把个数加到答案里。去掉之后,每个字符串剩下的就是左边的一串‘)’和右边的一串‘(’。 记录每个字符串剩下的左边的数量和右边的数量(都可能为0)。然后排序。排序方式是:

先分为两组,‘(’数量大于‘)’数量的,以及‘(’数量小于‘)’数量的,前者在前面。

对于‘(’大于‘)’的字符串,按照‘)’的数量从小到大排序。

对于‘(’小于‘)’的字符串,按照‘(’的数量从大到小排序。

然后对排好序的字符串进行匹配,计算最后答案。

代码如下

#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <queue>
#include <vector>
#include <stack>
#include <cstdio>
#define maxn 100005
using namespace std;
struct T{
    int l, r;
    T(int l , int r): l(l), r(r){    }
};
vector<T> vec;
bool cmp(T& a, T& b)
{
    if (a.r >= a.l && b.r >= b.l) 
		return a.l < b.l;
    else if (a.r >= a.l)
		return true;
    else if (b.r >= b.l) 
		return false;
    else return 
		a.r > b.r;
}
int main()
{
    int t;
    scanf("%d", &t);
    while(t --){
        int n;
        scanf("%d%*c", &n);
        int ans = 0;
        for(int i = 1; i <= n; i ++){
            int l, r;
            l = r = 0;
            stack<char> sta;
            char ch;
            while((ch = getchar()) != '\n'){
                if(ch == ')'){
                    if(sta.empty())
                        l ++;
                    else {
                        sta.pop();
                        ans += 2;
                    }            
                }
                else if(ch == '(')    
                    sta.push(ch);
            }
            r = sta.size();
            vec.push_back(T(l, r));
        }
        sort(vec.begin(), vec.end(), cmp);    
        stack<char> sta;
        for(int i = 0; i < vec.size(); i ++){
            for(int j = 0; j < vec[i].l; j ++){
                if(!sta.empty()){
                    ans += 2;
                    sta.pop();
                }
            }
            for(int j = 0; j < vec[i].r; j ++){
                sta.push('(');
            }
        }
        printf("%d\n", ans);
        vec.clear();
    }
    return 0;
}

 

内容概要:本文系统介绍了术优化法(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法,其核心思想来源于四则运,利用乘除运进行全局勘探,加减运进行局部开发,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法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化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学习如何将优化法集成到Web系统中实现工程化应用;④为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,深入理解法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行法以观察性能差异,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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