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  • Stars,POJ,2352

    您提到的“Stars, POJ, 2352”似乎是指一个与编程竞赛相关的内容。具体来说,POJ(Programming Online Judge)是一个著名的在线编程评测平台,而2352是该平台上的一道题目编号。这道题目通常被称为“Stars”,即“星星”。

    题目描述(简要)

    题目大意是:在一个二维平面上,有一些星星按照给定的顺序出现。每颗星星的位置由其横纵坐标表示。需要计算每颗星星所在列的前面有多少颗星星。

    解题思路

    这道题目可以使用树状数组(Binary Indexed Tree,BIT)或者线段树来解决,主要思路是利用数据结构高效地处理区间查询和单点更新。

    使用树状数组(BIT)的步骤:

    1. 初始化:创建一个树状数组,用于记录每列星星的数量。
    2. 处理星星
      • 对于每颗星星,先查询其所在列之前的星星数量(使用树状数组的区间查询功能)。
      • 更新树状数组,将该列的星星数量加1。
    3. 输出结果:按照星星出现的顺序输出每颗星星所在列之前的星星数量。

    代码示例(使用树状数组)

    以下是一个使用C++实现的示例代码:

    #include #include #include

    using namespace std;

    const int MAXN = 32010; // 根据题目数据范围调整

    int bit[MAXN]; // 树状数组

    // 树状数组的单点更新 void update(int x) { while (x < MAXN) { bit[x]++; x += x & -x; } }

    // 树状数组的区间查询 int query(int x) { int sum = 0; while (x > 0) { sum += bit[x]; x -= x & -x; } return sum; }

    int main() { int n; cin >> n; vector

    stars(n); vector result(n);

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cin >> stars[i].first >> stars[i].second;
    }
    
    // 按照y坐标排序
    sort(stars.begin(), stars.end(), [](const pair& a, const pair& b) {
        return a.second < b.second;
    });
    
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        int x = stars[i].first + 1; // 防止坐标为0
        result[i] = query(x);
        update(x);
    }
    
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        cout << result[i] << endl;
    }
    
    return 0;

    }

    解释

    1. 输入处理:读取星星的数量和每颗星星的坐标。
    2. 排序:按照星星的纵坐标进行排序,确保处理时是按照从上到下的顺序。
    3. 树状数组操作
      • query(x):查询从1到x的星星数量。
      • update(x):在x位置增加一颗星星。
    4. 输出结果:按照输入顺序输出每颗星星所在列之前的星星数量。

    注意事项

    • 树状数组的下标通常从1开始,因此需要对坐标进行适当的偏移。
    • 题目中星星的坐标范围可能较大,需要确保树状数组的大小足够。

    希望这个详细的解答能帮助您理解并解决POJ 2352这道题目。如果有更多问题,欢迎继续提问!

  • Balanced Lineup,POJ,3264

    题目描述:Balanced Lineup (POJ 3264)

    题目要求在一个由N头牛组成的队列中,对于每个询问区间[L, R],找出该区间内牛的高度差的最大值和最小值。

    输入:

    • 第一行包含两个整数N和Q,分别表示牛的数量和询问的数量。
    • 接下来的N行,每行一个整数,表示每头牛的高度。
    • 接下来的Q行,每行两个整数L和R,表示询问的区间。

    输出:

    • 对于每个询问,输出一个整数,表示区间[L, R]内牛的高度差的最大值和最小值之差。

    解题思路:

    1. 暴力解法:
      • 对于每个询问,直接遍历区间[L, R],找出最大值和最小值,计算它们的差。
      • 时间复杂度:O(Q * N),对于大数据会超时。
    2. 优化解法:使用线段树(Segment Tree):
      • 线段树是一种高效处理区间查询和更新的数据结构。
      • 构建两个线段树,一个用于查询区间的最大值,另一个用于查询区间的最小值。

    具体步骤:

    1. 建树:
      • 构建两个线段树,一个存储区间的最大值,另一个存储区间的最小值。
      • 时间复杂度:O(N * log N)。
    2. 查询:
      • 对于每个询问,分别在线段树中查询区间[L, R]的最大值和最小值。
      • 时间复杂度:O(Q * log N)。
    3. 合并:
      • 在线段树中,合并子区间的信息时,最大值的线段树取子区间的最大值,最小值的线段树取子区间的最小值。

    代码实现(C++):

    #include #include #include #include

    using namespace std;

    const int MAXN = 50005;

    struct SegmentTree { int n; vector max_tree, min_tree;

    void build(const vector& arr) {
        n = arr.size();
        max_tree.resize(4 * n);
        min_tree.resize(4 * n);
        build_tree(1, 0, n - 1, arr);
    }
    
    void build_tree(int node, int start, int end, const vector& arr) {
        if (start == end) {
            max_tree[node] = arr[start];
            min_tree[node] = arr[start];
        } else {
            int mid = (start + end) / 2;
            build_tree(2 * node, start, mid, arr);
            build_tree(2 * node + 1, mid + 1, end, arr);
            max_tree[node] = max(max_tree[2 * node], max_tree[2 * node + 1]);
            min_tree[node] = min(min_tree[2 * node], min_tree[2 * node + 1]);
        }
    }
    
    int query_max(int l, int r) {
        return query_max(1, 0, n - 1, l, r);
    }
    
    int query_max(int node, int start, int end, int l, int r) {
        if (r < start || end < l) {
            return INT_MIN;
        }
        if (l <= start && end <= r) {
            return max_tree[node];
        }
        int mid = (start + end) / 2;
        int p1 = query_max(2 * node, start, mid, l, r);
        int p2 = query_max(2 * node + 1, mid + 1, end, l, r);
        return max(p1, p2);
    }
    
    int query_min(int l, int r) {
        return query_min(1, 0, n - 1, l, r);
    }
    
    int query_min(int node, int start, int end, int l, int r) {
        if (r < start || end < l) {
            return INT_MAX;
        }
        if (l <= start && end <= r) {
            return min_tree[node];
        }
        int mid = (start + end) / 2;
        int p1 = query_min(2 * node, start, mid, l, r);
        int p2 = query_min(2 * node + 1, mid + 1, end, l, r);
        return min(p1, p2);
    }

    };

    int main() { int N, Q; cin >> N >> Q; vector heights(N); for (int i = 0; i < N; ++i) { cin >> heights[i]; }

    SegmentTree tree;
    tree.build(heights);
    
    for (int i = 0; i < Q; ++i) {
        int L, R;
        cin >> L >> R;
        --L; --R; // Convert to 0-based index
        int max_val = tree.query_max(L, R);
        int min_val = tree.query_min(L, R);
        cout << max_val - min_val << endl;
    }
    
    return 0;

    }

    解释:

    1. SegmentTree结构体:
      • 包含两个数组max_treemin_tree,分别用于存储最大值和最小值的线段树。
      • build函数用于构建线段树。
      • query_maxquery_min函数用于查询区间的最大值和最小值。
    2. 主函数:
      • 读取输入数据。
      • 构建线段树。
      • 对于每个询问,查询区间的最大值和最小值,计算它们的差并输出。

    通过使用线段树,我们可以将每个询问的时间复杂度降低到O(log N),从而使得整体算法的时间复杂度为O(N log N + Q log N),适用于大数据量的情况。

  • Sliding Window,POJ,2823

    POJ 2823 是一个经典的滑动窗口问题,题目要求在一个数组中找到每个长度为 k 的子数组的最小值和最大值。

    题目描述

    给定一个长度为 n 的整数数组和整数 k,对于数组中的每个连续子数组长度为 k,输出每个子数组的最小值和最大值。

    输入

    • 第一行包含两个整数 n 和 k,分别表示数组的长度和子数组的长度。
    • 第二行包含 n 个整数,表示数组中的元素。

    输出

    • 第一行包含 n-k+1 个整数,表示每个长度为 k 的子数组的最小值。
    • 第二行包含 n-k+1 个整数,表示每个长度为 k 的子数组的最大值。

    解决思路

    滑动窗口问题通常可以使用双端队列(deque)来高效解决。双端队列可以在两端进行插入和删除操作,非常适合维护窗口内的最大值和最小值。

    具体步骤

    1. 初始化
      • 创建两个双端队列 minDequemaxDeque,分别用于存储窗口内的最小值和最大值的索引。
      • 创建两个结果数组 minResultmaxResult,用于存储每个窗口的最小值和最大值。
    2. 遍历数组
      • 对于数组中的每个元素,进行以下操作:
        • 维护最小值队列
        • 移除队列中所有大于当前元素的值,因为这些值不可能成为后续窗口的最小值。
        • 将当前元素的索引添加到队列尾部。
        • 如果队列头部的索引已经不在当前窗口内,移除它。
        • 维护最大值队列
        • 移除队列中所有小于当前元素的值,因为这些值不可能成为后续窗口的最大值。
        • 将当前元素的索引添加到队列尾部。
        • 如果队列头部的索引已经不在当前窗口内,移除它。
    3. 记录结果
      • 当窗口形成后(即遍历到第 k 个元素后),开始记录每个窗口的最小值和最大值。
      • 最小值即为 minDeque 队头索引对应的元素,最大值即为 maxDeque 队头索引对应的元素。

    代码实现

    以下是使用 C++ 实现的代码示例:

    #include #include #include

    using namespace std;

    void slidingWindowMinMax(const vector& nums, int k, vector& minResult, vector& maxResult) { deque minDeque, maxDeque; int n = nums.size();

    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        // 维护最小值队列
        while (!minDeque.empty() && nums[minDeque.back()] >= nums[i]) {
            minDeque.pop_back();
        }
        minDeque.push_back(i);
        if (minDeque.front() == i - k) {
            minDeque.pop_front();
        }
    
        // 维护最大值队列
        while (!maxDeque.empty() && nums[maxDeque.back()] <= nums[i]) {
            maxDeque.pop_back();
        }
        maxDeque.push_back(i);
        if (maxDeque.front() == i - k) {
            maxDeque.pop_front();
        }
    
        // 记录结果
        if (i >= k - 1) {
            minResult.push_back(nums[minDeque.front()]);
            maxResult.push_back(nums[maxDeque.front()]);
        }
    }

    }

    int main() { int n, k; cin >> n >> k; vector nums(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> nums[i]; }

    vector minResult, maxResult;
    slidingWindowMinMax(nums, k, minResult, maxResult);
    
    for (int val : minResult) {
        cout << val << " ";
    }
    cout << endl;
    for (int val : maxResult) {
        cout << val << " ";
    }
    cout << endl;
    
    return 0;

    }

    解释

    • 双端队列:用于存储当前窗口内的最小值和最大值的索引,确保队列头始终是当前窗口的最小值或最大值的索引。
    • 维护队列:在遍历数组时,通过比较当前元素与队列尾部的元素,移除不可能成为最小值或最大值的元素,确保队列的有效性。
    • 记录结果:当窗口形成后,队列头部的索引对应的元素即为当前窗口的最小值或最大值。

    这种方法的时间复杂度为 O(n),因为每个元素最多被插入和删除一次。

    希望这个详细的解答能帮助你理解和解决 POJ 2823 问题。如果有任何进一步的问题,欢迎继续提问!

  • Currency Exchange,POJ,1860

    题目描述:

    有n种货币,给出它们之间的汇率,并且汇率是可以传递的,即如果1单位A货币可以兑换m单位B货币,1单位B货币可以兑换p单位C货币,那么1单位A货币就可以兑换m*p单位C货币。现在某人持有1单位A货币,他想通过一系列的兑换,使得他的钱最多,问最多能有多少。

    输入:

    第一行两个整数n和m,n表示货币的种类数,m表示汇率表的条数。接下来m行,每行三个数x,y,z,表示1单位的x货币可以兑换z单位的y货币。

    输出:

    输出一个数,表示最多能兑换多少单位的货币,保留三位小数。

    样例输入:

    3 3

    1 2 0.2

    2 3 0.5

    3 1 10

    样例输出:

    11.110

    题目分析:

    本题是一个经典的货币兑换问题,可以通过图论中的Bellman-Ford算法来解决。我们将每种货币看作图中的一个节点,汇率看作边,边的权重为汇率的对数。这样,问题就转化为在图中寻找从起点(A货币)到其他节点的最长路径。

    具体步骤如下:

    1. 构建图:将n种货币作为节点,m个汇率作为边,边的权重为汇率的对数。
    2. 使用Bellman-Ford算法计算从起点(A货币)到其他节点的最长路径。
    3. 输出最长路径的长度,即最多能兑换的货币单位数。

    代码实现:

    #include #include #include using namespace std;

    const int MAXN = 1010; const double INF = 1e9;

    struct Edge { int from, to; double rate; };

    int n, m; vector edges; double dist[MAXN];

    void bellman_ford(int start) { fill(dist, dist + n + 1, -INF); dist[start] = 1;

    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        for (auto &edge : edges) {
            int from = edge.from;
            int to = edge.to;
            double rate = edge.rate;
            if (dist[from] > 0 && dist[to] < dist[from] * rate) {
                dist[to] = dist[from] * rate;
            }
        }
    }

    }

    int main() { cin >> n >> m; int x, y; double z; for (int i = 0; i < m; ++i) { cin >> x >> y >> z; edges.push_back({x, y, z}); }

    bellman_ford(1);
    
    double max_currency = 0;
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        max_currency = max(max_currency, dist[i]);
    }
    
    printf("%.3f\n", max_currency);
    return 0;

    }

    代码解释:

    1. 定义结构体Edge来存储边的相关信息,包括起点、终点和汇率。
    2. 使用bellman_ford函数来实现Bellman-Ford算法,计算从起点到其他节点的最长路径。
    3. 在主函数中,读取输入数据,构建图,并调用bellman_ford函数计算最多能兑换的货币单位数。
    4. 输出结果,保留三位小数。

    注意:

    1. 在Bellman-Ford算法中,我们初始化起点到自身的距离为1,其他节点的距离为负无穷。
    2. 在更新距离时,我们只考虑从有正距离的节点出发的边。
    3. 最后输出的是所有节点中距离最大的值,即最多能兑换的货币单位数。

    通过以上步骤,我们可以有效地解决这个货币兑换问题。

  • Arbitrage,POJ,2240

    题目 “Arbitrage” 是一道经典的算法问题,通常出现在编程竞赛中,比如 POJ(北京大学在线评测系统)上的题目编号 2240。这个问题主要涉及图论中的最短路径算法,具体是利用贝尔曼-福特算法(Bellman-Ford Algorithm)来解决货币兑换中的套利问题。

    题目描述

    给定一些货币和它们之间的兑换率,要求判断是否存在一种套利机会,即通过一系列的货币兑换,最终能够获得比初始更多的货币。

    输入

    • 第一行包含一个整数 N(1 ≤ N ≤ 20),表示货币的种类数。
    • 接下来的行包含货币的兑换率。每行包含三个实数 r, a, b,表示 1 单位的货币 a 可以兑换 r 单位的货币 b

    输出

    • 如果存在套利机会,输出 “Yes”。
    • 否则,输出 “No”。

    解题思路

    1. 图论建模
      • 将每种货币看作图中的一个节点。
      • 将每种兑换关系看作图中的有向边,边的权重为 -log(r)。之所以取对数的负值,是因为我们要找的是负权重环,即通过一系列兑换最终获得的货币比初始多。
    2. 贝尔曼-福特算法
      • 使用贝尔曼-福特算法来检测图中是否存在负权重环。
      • 如果存在负权重环,则说明存在套利机会。

    具体步骤

    1. 输入处理
      • 读取货币种类数 N
      • 读取并存储所有兑换率信息。
    2. 构建图
      • 初始化图的邻接表。
      • 根据输入的兑换率信息,填充邻接表,边的权重为 -log(r)
    3. 贝尔曼-福特算法
      • 初始化距离数组 dist,所有节点的距离设为 0(因为我们关心的是是否存在负权重环)。
      • 进行 N-1 次松弛操作。
      • 检查是否存在负权重环,即再进行一次松弛操作,如果还能更新距离,则存在负权重环。
    4. 输出结果
      • 如果检测到负权重环,输出 “Yes”。
      • 否则,输出 “No”。

    代码示例(C++)

    #include #include #include #include

    using namespace std;

    const int MAXN = 20; const double INF = 1e9;

    int N; vector

    adj[MAXN];

    bool bellman_ford() { vector dist(N, 0);

    // 进行 N-1 次松弛
    for (int i = 0; i < N - 1; ++i) {
        for (int u = 0; u < N; ++u) {
            for (auto &edge : adj[u]) {
                int v = edge.first;
                double weight = edge.second;
                if (dist[u] + weight < dist[v]) {
                    dist[v] = dist[u] + weight;
                }
            }
        }
    }
    
    // 检查负权重环
    for (int u = 0; u < N; ++u) {
        for (auto &edge : adj[u]) {
            int v = edge.first;
            double weight = edge.second;
            if (dist[u] + weight < dist[v]) {
                return true; // 存在负权重环
            }
        }
    }
    
    return false;

    }

    int main() { cin >> N; double r; int a, b;

    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        cin >> r >> a >> b;
        --a; --b;
        adj[a].push_back({b, -log(r)});
    }
    
    if (bellman_ford()) {
        cout << "Yes" << endl;
    } else {
        cout << "No" << endl;
    }
    
    return 0;

    }

    注意事项

    • 精度问题:由于涉及浮点数的对数运算,需要注意精度问题,可以使用 long doubledouble 并设置合适的精度。
    • 输入输出格式:确保输入输出格式与题目要求一致。

    通过上述步骤和代码示例,可以有效地解决 POJ 2240 Arbitrage 问题。希望这个详细的解答对你有所帮助!如果有更多问题,欢迎继续提问。

  • Milking Time,POJ,3616

    《Milking Time》是POJ(北京大学在线评测系统)上的一个经典编程题目,题目编号为3616。这道题目通常被归类为动态规划(Dynamic Programming, DP)问题,主要考察的是如何合理地安排时间以最大化收益。

    题目描述

    题目背景是关于奶牛挤奶的时间安排。假设有N头奶牛,每头奶牛都有一个最佳的挤奶时间段,并且在这个时间段内挤奶可以获得一定的收益。但是,由于挤奶设备有限,同一时间只能有一头奶牛在挤奶。我们需要合理安排挤奶的时间,使得总收益最大化。

    具体输入输出格式和样例数据可以参考POJ的官方网站。

    解题思路

    1. 输入读取
      • 读取奶牛的数量N。
      • 读取每头奶牛的挤奶时间段和收益。
    2. 数据预处理
      • 将奶牛按照挤奶结束时间从小到大排序。这样可以方便我们在动态规划过程中进行状态转移。
    3. 动态规划设计
      • 定义dp[i]表示前i头奶牛能够获得的最大收益。
      • 初始化:dp[0] = 0,表示没有奶牛时收益为0。
      • 状态转移:
        • 对于每一头奶牛i,我们需要找到在它之前结束挤奶且不与它冲突的奶牛j,使得dp[i] = max(dp[i], dp[j] + profit[i])
        • 这里可以使用二分查找来优化查找过程。
    4. 输出结果
      • 最终结果存储在dp[N]中,表示所有奶牛的最大收益。

    代码示例(C++)

    #include #include #include using namespace std;

    struct Cow { int start, end, profit; };

    bool compare(Cow a, Cow b) { return a.end < b.end; }

    int main() { int N; cin >> N; vector cows(N); for (int i = 0; i < N; ++i) { cin >> cows[i].start >> cows[i].end >> cows[i].profit; }

    // 按结束时间排序
    sort(cows.begin(), cows.end(), compare);
    
    vector dp(N + 1, 0);
    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        // 不选第i头奶牛的情况
        dp[i] = dp[i - 1];
        // 选第i头奶牛的情况
        int j = i - 1;
        while (j >= 1 && cows[j - 1].end > cows[i - 1].start) {
            --j;
        }
        dp[i] = max(dp[i], dp[j] + cows[i - 1].profit);
    }
    
    cout << dp[N] << endl;
    return 0;

    }

    注意事项

    1. 时间复杂度:上述代码的时间复杂度为O(N^2),对于N较大时可能会超时。可以通过优化查找过程(如使用二分查找)来降低时间复杂度。
    2. 边界条件:注意处理边界条件,特别是当没有奶牛可选时的情况。

    总结

    《Milking Time》是一道经典的动态规划问题,通过合理安排奶牛的挤奶时间来最大化收益。掌握动态规划的基本思想和状态转移方程的设计是解决此类问题的关键。通过实际编程练习,可以加深对动态规划算法的理解和应用能力。

  • Alignment,POJ,1836

    您提到的“Alignment, POJ, 1836”似乎是指与编程竞赛相关的内容。具体来说,POJ(Programming Online Judge)是一个在线编程评测系统,而1836可能是该系统上的一个题目编号。这个题目可能涉及某种算法或编程问题,而“Alignment”可能是该题目的主题或关键词。

    由于我无法直接访问POJ系统查看具体的题目内容,我将尝试根据“Alignment”这一关键词,推测可能的题目类型和相关算法,并提供一些通用的解题思路。

    可能的题目类型

    1. 字符串对齐(String Alignment)
      • 问题描述:给定两个字符串,要求通过插入、删除或替换字符,使它们变得相同,并计算最小的操作次数。
      • 相关算法:动态规划(Dynamic Programming),具体实现可以是编辑距离(Levenshtein Distance)算法。
    2. 序列对齐(Sequence Alignment)
      • 问题描述:给定两个序列(可以是字符串、数组等),要求通过某种方式对齐,使得某种代价最小或某种得分最大。
      • 相关算法:动态规划, Needleman-Wunsch算法(用于全局对齐),Smith-Waterman算法(用于局部对齐)。

    通用解题思路

    假设题目是关于字符串对齐的,以下是一个基于动态规划的通用解题思路:

    1. 定义状态
      • dp[i][j]表示将字符串A的前i个字符和字符串B的前j个字符对齐所需的最小操作次数。
    2. 状态转移方程
      • 如果A[i-1] == B[j-1],则dp[i][j] = dp[i-1][j-1](不需要操作)。
      • 否则,dp[i][j] = min(dp[i-1][j] + 1, dp[i][j-1] + 1, dp[i-1][j-1] + 1),分别对应删除A的一个字符、删除B的一个字符和替换一个字符。
    3. 初始化
      • dp[0][j]表示将空字符串与B的前j个字符对齐,需要j次插入操作。
      • dp[i][0]表示将A的前i个字符与空字符串对齐,需要i次删除操作。
    4. 求解
      • 最终结果为dp[len(A)][len(B)]

    示例代码(Python)

    def min_editdistance(A, B): m, n = len(A), len(B) dp = [[0] * (n + 1) for in range(m + 1)]

    for i in range(m + 1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(n + 1):
        dp[0][j] = j
    
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if A[i - 1] == B[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j] + 1, dp[i][j - 1] + 1, dp[i - 1][j - 1] + 1)
    
    return dp[m][n]

    示例使用

    A = "kitten" B = "sitting" print(min_edit_distance(A, B)) # 输出结果应为3

    其他注意事项

    • 边界条件:确保处理所有边界情况,如空字符串。
    • 优化空间:如果空间复杂度较高,可以考虑优化存储,例如使用滚动数组。

    希望这些信息对您有所帮助。如果您能提供更具体的题目描述或要求,我可以给出更精确的解答。

  • Charm Bracelet,POJ,3624

    题目描述:Charm Bracelet (POJ 3624)

    你有一条由 n 个珠子组成的 charm bracelet,每个珠子都有一个重量 wi 和价值 vi。你的目标是选择一些珠子,使得总重量不超过 m,并且总价值最大。

    输入:

    • 第一行包含两个整数 nm,分别表示珠子的数量和bracelet的最大承重。
    • 接下来的 n 行,每行包含两个整数 wivi,分别表示第 i 个珠子的重量和价值。

    输出:

    • 输出一个整数,表示在重量不超过 m 的前提下,能够得到的最大价值。

    样例输入:

    4 6 1 4 2 6 3 12 2 7

    样例输出:

    23

    解题思路:

    这是一个典型的01背包问题。我们可以使用动态规划来解决。

    动态规划思路:

    1. 定义状态:
      • dp[j] 表示在容量为 j 的背包中能够装入的最大价值。
    2. 状态转移方程:
      • 对于每一个珠子 i(重量为 wi,价值为 vi),我们需要更新 dp 数组:
        • 如果不选这个珠子,dp[j] 保持不变。
        • 如果选这个珠子,dp[j] 应该更新为 dp[j - wi] + vi(前提是 j >= wi)。
      • 因此,状态转移方程为: dp[j] = max(dp[j], dp[j - wi] + vi) (j >= wi)
    3. 初始化:
      • dp[0] = 0,表示容量为0的背包中能装入的最大价值为0。
      • 其他 dp[j] 初始化为0,因为初始时没有任何物品装入背包。
    4. 遍历顺序:
      • 先遍历物品,再遍历背包容量,从大到小遍历背包容量以防止重复计算。

    代码实现:

    #include #include #include using namespace std;

    int main() { int n, m; cin >> n >> m; vector w(n), v(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { cin >> w[i] >> v[i]; }

    vector dp(m + 1, 0);
    
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = m; j >= w[i]; --j) {
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - w[i]] + v[i]);
        }
    }
    
    cout << dp[m] << endl;
    return 0;

    }

    解释:

    1. 输入读取:
      • 读取珠子的数量 n 和最大承重 m
      • 读取每个珠子的重量和价值,存储在 wv 数组中。
    2. 动态规划数组初始化:
      • dp 数组大小为 m + 1,初始值为0。
    3. 动态规划计算:
      • 外层循环遍历每个珠子。
      • 内层循环从 mw[i] 递减遍历,更新 dp[j] 的值。
    4. 输出结果:
      • dp[m] 即为在重量不超过 m 的前提下,能够得到的最大价值。

    通过上述步骤,我们可以高效地解决这个01背包问题,得到charm bracelet的最大价值。

  • Longest Ordered Subsequence,POJ,2533

    POJ 2533(Longest Ordered Subsequence)是一道经典的动态规划问题,主要考察的是最长上升子序列(Longest Increasing Subsequence,简称LIS)的求解。

    题目描述

    给定一个长度为N的序列,要求找出这个序列中最长的严格递增子序列的长度。

    输入

    第一行是一个整数N(1 ≤ N ≤ 1000),表示序列的长度。 第二行包含N个整数,表示序列中的元素。

    输出

    输出最长严格递增子序列的长度。

    示例

    输入:

    8 1 7 3 5 9 4 8 6

    输出:

    4

    解题思路

    1. 定义状态
      • dp[i]表示以第i个元素为结尾的最长上升子序列的长度。
    2. 状态转移方程
      • 对于每一个i(从1到N),我们需要遍历所有j(从1到i-1),如果a[j] < a[i],则dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)
    3. 初始状态
      • 每一个元素自身就是一个长度为1的上升子序列,所以dp[i] = 1
    4. 求解结果
      • 最终结果是所有dp[i]中的最大值。

    代码实现

    #include #include #include using namespace std;

    int main() { int N; cin >> N; vector a(N + 1); vector dp(N + 1, 1); // 初始化dp数组,每个元素的初始值为1

    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        cin >> a[i];
    }
    
    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        for (int j = 1; j < i; ++j) {
            if (a[j] < a[i]) {
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1);
            }
        }
    }
    
    int ans = 0;
    for (int i = 1; i <= N; ++i) {
        ans = max(ans, dp[i]);
    }
    
    cout << ans << endl;
    return 0;

    }

    代码解释

    1. 输入处理
      • 首先读取序列长度N,然后读取序列中的元素并存储在a数组中。
    2. 动态规划数组初始化
      • dp数组用于存储以每个元素为结尾的最长上升子序列的长度,初始值为1。
    3. 状态转移
      • 使用两层循环,外层循环遍历每一个元素作为结尾,内层循环遍历所有前面的元素,更新dp[i]的值。
    4. 求解结果
      • 遍历dp数组,找出最大的值即为所求的最长上升子序列的长度。

    复杂度分析

    • 时间复杂度:O(N^2),因为有两层嵌套循环。
    • 空间复杂度:O(N),用于存储dp数组和输入序列。

    优化

    对于更高效的求解,可以使用二分查找优化到O(N log N)的时间复杂度,但上述O(N^2)的解法已经足够应对本题的规模。

    希望这个详细的解答能帮助你理解和解决POJ 2533问题。如果有任何进一步的问题,欢迎继续提问!

  • Cheapest Palindrome,POJ,3280

    题目描述:Cheapest Palindrome (POJ 3280)

    给定一个字符串和一个字符的插入和删除成本表,要求将字符串转换为回文串的最小成本。

    输入:

    • 第一行包含两个整数 NM,分别表示字符串的长度和字符集的大小。
    • 第二行包含一个长度为 N 的字符串 S
    • 接下来的 M 行,每行包含一个字符 c 和两个整数 ab,分别表示字符 c 的插入成本和删除成本。

    输出:

    • 输出一个整数,表示将字符串 S 转换为回文串的最小成本。

    示例:

    输入: 5 3 abcba a 1 2 b 3 4 c 5 6

    输出: 0

    解题思路:

    1. 动态规划
      • 使用一个二维数组 dp[i][j] 表示将字符串 S[i...j] 转换为回文串的最小成本。
      • 初始化:dp[i][i] = 0,因为单个字符本身是回文。
      • 状态转移:
        • 如果 S[i] == S[j],则 dp[i][j] = dp[i+1][j-1]
        • 如果 S[i] != S[j],则 dp[i][j] = min(dp[i+1][j] + del[S[i]], dp[i][j-1] + ins[S[j]]),其中 insdel 分别表示插入和删除成本。
    2. 边界处理
      • 处理好字符串的两端,逐步向中间靠拢。
    3. 优化
      • 可以使用滚动数组优化空间复杂度。

    代码实现(C++):

    #include #include #include #include #include using namespace std;

    int main() { int N, M; cin >> N >> M; string S; cin >> S;

    map> cost;
    for (int i = 0; i < M; ++i) {
        char c;
        int ins, del;
        cin >> c >> ins >> del;
        cost[c] = {ins, del};
    }
    
    vector> dp(N, vector(N, 0));
    
    for (int len = 2; len <= N; ++len) {
        for (int i = 0; i <= N - len; ++i) {
            int j = i + len - 1;
            if (S[i] == S[j]) {
                dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];
            } else {
                dp[i][j] = min(dp[i + 1][j] + cost[S[i]].second, dp[i][j - 1] + cost[S[j]].first);
            }
        }
    }
    
    cout << dp[0][N - 1] << endl;
    return 0;

    }

    解释:

    1. 输入处理
      • 读取字符串长度 N 和字符集大小 M
      • 读取字符串 S
      • 读取每个字符的插入和删除成本,存储在 cost 映射中。
    2. 动态规划初始化
      • 创建一个 N x N 的二维数组 dp,初始化为0。
    3. 状态转移
      • 外层循环遍历所有可能的子串长度 len
      • 内层循环遍历所有可能的子串起始位置 i
      • 根据 S[i]S[j] 是否相等,更新 dp[i][j]
    4. 输出结果
      • 最终结果存储在 dp[0][N-1] 中,表示将整个字符串转换为回文串的最小成本。

    复杂度分析:

    • 时间复杂度:O(N^2),因为需要遍历所有子串。
    • 空间复杂度:O(N^2),因为使用了一个二维数组存储状态。

    通过上述方法,可以有效地求解将给定字符串转换为回文串的最小成本问题。