AcWing 128. 编辑器

这篇博客介绍了一个功能强大的整数序列编辑器的实现,包括插入、删除、光标移动和查询最大和等操作。通过示例展示了如何处理各种指令,并给出了相应的输出结果。博客探讨了数据结构和算法在解决此类问题中的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

你将要实现一个功能强大的整数序列编辑器。

在开始时,序列是空的。

编辑器共有五种指令,如下:

  • I x,在光标处插入数值 x。
  • D,将光标前面的第一个元素删除,如果前面没有元素,则忽略此操作。
  • L,将光标向左移动,跳过一个元素,如果左边没有元素,则忽略此操作。
  • R,将光标向右移动,跳过一个元素,如果右边没有元素,则忽略次操作。
  • Q k,假设此刻光标之前的序列为 a1,a2,…,an,输出 max1≤i≤kSi,其中 Si=a1+a2+…+ai。

输入格式
第一行包含一个整数 Q,表示指令的总数。

接下来 Q 行,每行一个指令,具体指令格式如题目描述。

输出格式
每一个 Q k 指令,输出一个整数作为结果,每个结果占一行。

数据范围
1≤Q≤106,
|x|≤103,
1≤k≤n
输入样例:
8
I 2
I -1
I 1
Q 3
L
D
R
Q 2
输出样例:
2
3

样例解释
下图包含了对样例的过程描述:
在这里插入图片描述

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int N = 1e6 + 1;
stack<int> a,b,c;
int sum[N];
int f[N];

int main(){
    b = c;//b管理光标左侧数据
    a = c;//a管理光标右侧数据
    
    int num;
    cin >> num;
    sum[0] = f[0] = 0;
    for(int i = 0; i < num; i++){
        char c;
        cin >> c;
        if(c == 'I'){
            int oper;//操作数
            cin >> oper;
            b.push(oper);
            f[b.size()] = max(f[b.size() - 1], sum[b.size() - 1] + b.top());
        }
        else if(c == 'D'){
            if(!b.empty())
                b.pop();
        }
        else if(c == 'L'){
            if(!b.empty()){
                a.push(b.top());
                b.pop();//光标左移,b栈的顶元素移入a栈管理
            }
        }
        else if(c == 'R'){
            if(!a.empty()){
                b.push(a.top());
                a.pop();//光标左移,a栈的顶元素移入b栈管理      
                f[b.size()] = max(f[b.size() - 1], sum[b.size() - 1] + b.top());
            }
        }
        else if(c == 'Q'){
            int x;
            cin >> x;
            cout << f[x] << endl;
        }
        getchar();
    }
    return 0;
}
### ACWing 785 快速排序 超解决方案 当处理大规模数据集,标准的快速排序实现可能会遇到性能瓶颈甚至超。为了提高效率,可以考虑以下几种优化方法: #### 1. 随机化选取枢轴 通过随机选择枢轴来减少最坏情况的发生概率。这有助于平衡分区过程中的不均匀分布。 ```java import java.util.Random; public class QuickSort { private static final Random random = new Random(); public static void sort(int[] nums) { quicksort(nums, 0, nums.length - 1); } private static void quicksort(int[] a, int l, int r) { if (l >= r) return; // 使用随机索引作为枢纽元素 swap(a, l + random.nextInt(r - l + 1), r); int p = partition(a, l, r); quicksort(a, l, p - 1); quicksort(a, p + 1, r); } } ``` #### 2. 尾递归消除 采用迭代方式代替递归来降低栈间消耗,并防止因过深调用而导致堆栈溢出错误。 ```java private static void quicksortIterative(int[] a, int lo, int hi) { Stack<Integer> stack = new Stack<>(); stack.push(lo); stack.push(hi); while (!stack.isEmpty()) { hi = stack.pop(); lo = stack.pop(); if (lo < hi) { int pi = partition(a, lo, hi); stack.push(lo); stack.push(pi - 1); stack.push(pi + 1); stack.push(hi); } } }[^1] ``` #### 3. 插入排序混合策略 对于较小规模子数组应用插入排序而非继续划分,因为后者在这种情况下反而更慢。 ```java if (hi <= lo + M) { Insertion.sort(aux, lo, hi); return; } // 对于小范围使用插入排序 ``` 其中 `M` 是一个经验值常量,默认设置为大约 10 左右即可获得良好效果。 这些改进措施能够显著提升快速排序算法的表现,在面对大数据输入也能保持高效稳定的工作状态。值得注意的是,具体参数调整还需依据实际应用场景灵活决定。
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