洛谷 P1020 [NOIP1999 普及组] 导弹拦截【一题掌握三种方法:动态规划+贪心+二分】最长上升子序列LIS解法详解
P1020 [NOIP1999 普及组] 导弹拦截
- 前言
- 题目
- 题目描述
- 输入格式
- 输出格式
- 样例 #1
- 样例输入 #1
- 样例输出 #1
- 提示
- 题目分析
- 注意事项
- 代码
- 动态规划(NOIP要求:时间复杂度O(n^2^))
- 贪心+二分(O(nlgn))
- 后话
- 额外测试用例
- 样例输入 #1
- 样例输出 #1
- 样例输入 #2
- 样例输出 #2
- 王婆卖瓜
- 参考来源
前言
再做几题动态规划我们就去做图搜索,另外最近要期中考因为还是需要绩点的,所以断更几天。期中考后应该就开始图搜索算法啦!
隐约记得这题当作期末或者期中考的题目,应该是算法的,至少当时我是没有做出来的,现在我凭自己的实力做出来了O(n2),虽然没有很快做出来卡了好久,但是至少进步是很明显的!然后又学习了一下贪心的思想也是做出来O(lgn)!希望跟着我刷题的宝子们跟着我的进度也能有大的进步!
题目
题目描述
某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。
输入导弹依次飞来的高度,计算这套系统最多能拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。
输入格式
一行,若干个整数,中间由空格隔开。
输出格式
两行,每行一个整数,第一个数字表示这套系统最多能拦截多少导弹,第二个数字表示如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。
样例 #1
样例输入 #1
389 207 155 300 299 170 158 65
样例输出 #1
6
2
提示
对于前 50 % 50\% 50% 数据(NOIP 原题数据),满足导弹的个数不超过 1 0 4 10^4 104 个。该部分数据总分共 100 100 100 分。可使用 O ( n 2 ) \mathcal O(n^2) O(n2) 做法通过。
对于后 50 % 50\% 50% 的数据,满足导弹的个数不超过 1 0 5 10^5 105 个。该部分数据总分也为 100 100 100 分。请使用 O ( n log n ) \mathcal O(n\log n) O(nlogn) 做法通过。
对于全部数据,满足导弹的高度为正整数,且不超过 5 × 1 0 4 5\times 10^4 5×104。
此外本题开启 spj,每点两问,按问给分。
upd 2022.8.24 \text{upd 2022.8.24} upd 2022.8.24:新增加一组 Hack 数据。
题目分析
抛开第二问,我们先来关于第一问,也就是第一行的输出。
题目第一问很明显是一个最长非递增子序列的计算或者说最长非严格递减子串。我给出了两个方法,一个是动态规划,但是由于我的技术不精或者说确实没办法,只能达到O(n2)。另一种是贪心+二分,就可以达到O(nlgn)。
首先介绍一下动态规划方法,与我前面的挖地雷类似,首先找到数值变化的点在哪:显然是找到一个更小的值可以加到这个非递增子序列上。但是我们需要找到最好的值,所以我们建立一个f数组,用来存储当前节点的最好结果,然后我们遇到下一个点的时候就可以更新包括这个节点的最好结果,如此下去直到最后一个节点,然后遍历整个f数组,找到最好的值输出。具体代码见下方,但是不足是时间复杂度不太行
接着我们思考贪心的算法,贪心好像需要满足一个前提条件局部最优解是全局最优解的一部分,我这里就不证明了(我也不太会)。直接来看贪心的思想。对于每个数,既可以把它接到已有的导弹拦截后面,也可以建立一个新系统。要使子序列数最少,应尽量不建立新序列。另外,应让每个导弹系统的末尾尽可能大,这样能接的数更多。因为一个数若能接到小数后面,必然能接到大数后面,反之则不成立。我们维护一个栈,用来表示最长非递增子序列,根据贪心算法的思想这个栈的维护需要做到以下两点:1.比栈顶小的数直接入栈;2.找到栈里最小的大于该数的元素,将这个元素替换成这个数。又因为这个栈是从大到小排序,所以我们找位置的时候可以使用二分查找来节省时间。代码也是看下方。
接着就是解决第二问的问题,首先需要引入一个Dilworth定理:
Dilworth定理:对于任意有限偏序集,其最大反链中元素的数目必等于最小链划分中链的数目。
换句话讲,最长上升子序列的长度就是能构成的不上升序列的个数。于是系统求个数其实就是求最长递增子序列或者说LIS的长度,然后按照上面的方法修改一下大于和小于等于号就可以了!是不是很奇妙,所以这题还是很有难度的,但凡你不知道这个定理,想要做出来不是一件容易的事情。
注意事项
1.输入没有给定长度的处理办法
C++
int x,n=-1;
while(cin>>x)a[++n]=x;++n;//从0开始,n表示个数int x,n=0;
while(cin>>x)a[++n]=x;//从1开始,n表示个数//不知道为什么while(cin>>a[n++]);不行
C语言
while(~scanf("%d",&a[++n])); --n;
while (scanf("%d", a+(++n)) != EOF) ; --n;
python(待补充)
#有没有帅哥美女知道的评论区告诉我一下
2.注意是最长非严格递减数列,所以是可以包括等于的情况,判断时应该是a[j]>=a[i]
3.二分法while里面记得判断条件是a[i]>f[mid]
,有个笨蛋写成a[i]>f[point]
了。
代码
动态规划(NOIP要求:时间复杂度O(n2))
NOIP的要求是O(n2),所以我们可以使用动态规划过前十个点的数据
#include<iostream>
using namespace std;
int a[100007]= {0},path[27]= {0},f1[100007]= {0},f2[100007]= {0};
int main()
{int n=-1,maxx=0,minn=0,flag1=0,flag2=0,x;while(cin>>x)a[++n]=x;++n;f1[0]=1;f2[0]=1;for(int i=1; i<n; i++) {maxx=0;minn=0;//每次都要重新初始化for(int j=0; j<i; j++) {if(f1[j]>maxx&&a[i]<=a[j]) {//找到符合条件的最大值maxx=f1[j];}if(f2[j]>minn&&a[i]>a[j]) {minn=f2[j];}}f1[i]=maxx+1;f2[i]=minn+1;}int ans1=0,ans2=0;for(int i=0; i<n; i++) {if(f1[i]>ans1)ans1=f1[i];if(f2[i]>ans2)ans2=f2[i];}cout<<ans1<<endl<<ans2;return 0;
}
贪心+二分(O(nlgn))
本法巧妙利用了贪心的性质,并且用二分法来查找最大值,将时间复杂度打到O(nlgn)。
并且有个偷懒的地方是使用了一个判断函数,将两个计算子串长度的函数合并成一个!
栈还保存了最长上升或递减子序列的列表
噔噔噔!代码闪亮登场!
#include<iostream>
using namespace std;int a[100007]= {0},f[100007]= {0};
void test(int f[],int x){//没有用就是用来测试的 for(int i= 1; i<=x;i++){cout<<f[i]<<" ";}cout<<endl;
}
bool relation(int x,int y,int rela)//用来返回判断值的
{if(rela==1) {return x>y;} elsereturn x<=y;
}
int Lg_sequence(int n,int rela)//计算相反的两个最长子串
{int f[100007]= {0};int point=1;f[1]=a[0];for(int i = 1 ; i < n ; i ++) {if(relation(a[i],f[point],rela)) {//符合子串直接入栈 f[++point]=a[i];} else {int l = 1, r = point;while (l < r) {//找到大于该值的最小的栈值 int mid = (l + r) >> 1;if (relation(a[i],f[mid],!rela)) {r = mid;} else {l = mid + 1;}}f[l] = a[i];}}return point;
}
int main()
{int n=-1,maxx=0,minn=0,point=1,x;while(cin>>x)a[++n]=x;++n;//n表示数组长度 cout<<Lg_sequence(n,0)<<endl<<Lg_sequence(n,1);return 0;
}
后话
额外测试用例
因为太笨获得了两个测试用例
样例输入 #1
330 309 267 287 315 380 365 363 364 351 316 381 355 372 289 284 356 299 369 361 327 372 360 282 327 280 258 293 258 254 298 320 324 314 273 340 251 324 327 339 270 248 275 318 321 283 293 341 247 321 318 270 328 322 294 299 259 304 302 286 287 239 333 300 269 240 269 275 296 292 254 308 325 285 218 282 221 288 238 307 212 263 316 300 264 278 215 304 306 296 218 206 225 206 266 250 288 208 241 297 264 211 285 294 236 206 292 215 249 195 206 202 198 276 258 199 192 207 195 261 253 212 206 214 269 234 254 250 196 246 244 227 229 238 194 221 192 243 181 233 180 242 206 247 223 195 187 210 181 176 214 201 209 207 231 222 199 217 212 222 197 168 217 195 193 216 163 203 163 230 206 201 153 184 177 193 174 189 175 155 148 197 184 201 169 155 182 166 156 202 204 193 143 199 167 194 174 195 181 171 163 170 173 169 184 160 130 132 166 128 160 149 140 182 144 127 140 175 134 175 146 169 159 176 152 118 131 120 156 119 141 144 121 146 116 160 136 116 123 135 109 158 127 115 127 148 116 126 140 109 129 122 123 120 109 114 134 98 95 133 108 108 124 115 99 92 97 132 106 116 115 120 116 123 91 94 107 115 114 110 98 81 94 109 114 86 92 97 105 107 94 98 79 93 83 96 70 71 88 71
样例输出 #1
69
11
样例输入 #2
90 103 99 83 102 70 86 70 99 71
样例输出 #2
5
3
王婆卖瓜
感觉有收获或者想跟上我的进度刷题的,可以点个关注,或者点赞收藏评论都可以!
参考来源
NOIP 1999 普及组
洛谷题目-传送门
参考材料-TernaryTree
相关文章:

洛谷 P1020 [NOIP1999 普及组] 导弹拦截【一题掌握三种方法:动态规划+贪心+二分】最长上升子序列LIS解法详解
P1020 [NOIP1999 普及组] 导弹拦截 前言题目题目描述输入格式输出格式样例 #1样例输入 #1样例输出 #1 提示题目分析注意事项 代码动态规划(NOIP要求:时间复杂度O(n^2^))贪心二分(O(nlgn)) 后话额外测试用例样例输入 #1…...
golang的管道阻塞问题
package mainimport ("fmt""sync"//"time" ) var wg sync.WaitGroup func writeData(intchan chan int){defer wg.Done()for i : 1; i < 9; i {intchan<-ifmt.Println("写入的数据为:",i)//time.Sleep(time.Seco…...

用HTML + javaScript快速完成excel表格信息除重并合并
今天突然接到一个工作,要把两个存储在.xls的主体信息表,除重后合并成一个主体信息表,并且补充主体类型和所在县区这两列信息。 完成这项工作的方法有很多,如果信息表中的信息量不大的话,手工处理一下也行,如…...

高性能网络编程 - The C10M problem
文章目录 Pre概述回顾C10K实现C10M的挑战思路总结 Pre 高性能网络编程 - The C10K problem 以及 网络编程技术角度的解决思路 概述 在接下来的10年里,因为IPv6协议下每个服务器的潜在连接数都是数以百万级的,单机服务器处理数百万的并发连接࿰…...

java计算机毕业设计SpringBoot在线答疑系统
项目介绍 本文从学生的功能要求出发,建立了在线答疑系统,系统中的功能模块主要是实现管理员权限;首页、个人中心、学生管理、教师管理、问题发布管理、疑难解答管理。教师权限:首页、个人中心、疑难解答管理、试卷管理、试题管理…...

Doc as Code (4):使用Git做版本管理,而不是使用目录做版本管理
▲ 搜索“大龙谈智能内容”关注GongZongHao▲ 在引入版本管理工具之前,文档工程师使用文件系统提供的功能来管理文件。大家是这样工作的: 文件按照分类放在不同的目录里,使用编辑器(如:MS Word)打开文档进…...
【Codeforces】 CF1870E Another MEX Problem
题目链接 CF方向 Luogu方向 题目解法 解法1 考虑优化 d p dp dp 转移次数,即只转移有用的区间 不难发现, m e x ( l , r ) m e x ( l 1 , r ) mex(l,r)mex(l1,r) mex(l,r)mex(l1,r) 或 m e x ( l , r ) m e x ( l , r − 1 ) mex(l,r)mex(l,r-1…...
【Objective-C】Objective-C汇总
方法定义 参考:https://www.yiibai.com/objective_c/objective_c_functions.html Objective-C编程语言中方法定义的一般形式如下 - (return_type) method_name:( argumentType1 )argumentName1 joiningArgument2:( argumentType2 )argumentName2 ... joiningArgu…...
怎么查找性别为女性的不同学历层次不同学位以及所有人不同职务职称的人数
怎么查找性别为女性的不同学历层次不同学位以及所有人不同职务职称的人数 需求分析: 1.统计性别为女性的所获学位下不同学历层次的人数 2.统计不同职务职称的不同学位和学历层次的人数代码 def cal_xuewei_number(self):# 读取表格文件table pd.read_excel("…...
浅谈Elasticsearch查询和搜索
Elasticsearch查询和搜索 Elasticsearch是一个分布式、实时的搜索和分析引擎,广泛应用于全文搜索、日志分析、实时数据分析等场景。Elasticsearch提供了丰富的查询和搜索功能,如查询DSL、过滤、排序、分页、高亮和聚合等。本文将详细介绍如何在Elastics…...

SLAM从入门到精通(被忽视的基础图像处理)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing 163.com】 工业上用激光slam的多,用视觉slam的少,这是大家都知道的常识。毕竟对于工业来说,健壮和稳定是我们必须要考虑的…...

【C++】继承详解
本篇要分享的内容是关于继承的内容哼哼哼啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊 以下为本篇目录 目录 1.简单了解继承 2.继承的简单定义 3.继承简单使用 4.继承方式 4.1基类的privat 4.2基类的protected 4.3不可见与private的区别 5.父子类对象赋值转换 6.继承的作用域 7.子…...
react:swr接口缓存
useSWR 是一个 React Hooks,是 HTTP 缓存库 SWR 的核心方法之一。SWR 是一个轻量级的 React Hooks 库,通过自动缓存数据来实现 React 的数据获取。 第一个参数是被缓存的数据的 key, 第二个参数是一个函数,该函数返回数据或者一个…...

2023-11 | 短视频批量下载/爬取某个用户的所有视频 | Python
这里以鞠婧祎的个人主页为demo https://www.douyin.com/user/MS4wLjABAAAACV5Em110SiusElwKlIpUd-MRSi8rBYyg0NfpPrqZmykHY8wLPQ8O4pv3wPL6A-oz 【2023-11-4 23:02:52 星期六】可能后面随着XX的调整, 方法不再适用, 请注意 找到接口 找到https://www.douyin.com/aweme/v1/web/…...

【JAVA学习笔记】66 - 本章作业(IO流)
项目代码 https://github.com/yinhai1114/Java_Learning_Code/tree/main/IDEA_Chapter19/src/com/yinhai/homework 1.使用File类和FileWriter类 (1)在判断e盘下是否有文件夹mytemp,如果没有就创建mytemp public class Homework01 {public static void main(String…...

vscode中 vue3+ts 项目的提示失效,volar插件失效问题解决方案
文章目录 前情提要bug回顾解决方案最后 前情提要 说起来很耻辱,从mac环境换到window环境,vscode的配置都是云端更新过来的,应该是一切正常才对,奇怪的是我的项目环境出现问题了,关于组件的ts和追踪都没有效果ÿ…...

Elasticsearch:在 ES|QL 中使用 DISSECT 和 GROK 进行数据处理
目录 DISSECT 还是 GROK? 或者两者兼而有之? 使用 DISSECT 处理数据 Dissect pattern 术语 例子 DISSECT 关键修饰符 右填充修饰符 (->) 附加修饰符 () 添加顺序修饰符( 和 /n) 命名的跳过键(?…...
基于自适应自回归模型的高级人工智能概念及其实现
基于自适应自回归模型的高级人工智能概念及其实现 摘要:一、引言:二、方法:三、讨论:四、结论:草稿实现计算摘要: 在人工智能研究领域中,预测未来的信息往往会遇到信息不明确的问题,尤其是在自回归模型中,这一问题尤为突出。本研究提出一个新颖的假设,将能自主解决信…...

windows的mysql启动错误,查看windows日志
1、点击左下角开始按钮,计算机上右键,点击【管理】。 2、在计算机管理界面依次找到【系统工具】,选择【时间查看器】,打开【windows日志】,点击【应用程序】 3、在右侧找到,最新的mysql错误信息。双击查看。…...

centos7部署Canal与Canal集成使用
1、简介 canal [kə’nl],译意为水道/管道/沟渠,主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析,提供增量数据订阅和消费 早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房同步的业务需求,实现方式主要是基于业务 trigge…...
Java 语言特性(面试系列2)
一、SQL 基础 1. 复杂查询 (1)连接查询(JOIN) 内连接(INNER JOIN):返回两表匹配的记录。 SELECT e.name, d.dept_name FROM employees e INNER JOIN departments d ON e.dept_id d.dept_id; 左…...
云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?
大家好,欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇! 在上一篇,我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在,我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主,是时…...

vscode(仍待补充)
写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh? debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...
在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module
1、为什么要修改 CONNECT 报文? 多租户隔离:自动为接入设备追加租户前缀,后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权:将入站用户名替换为 OAuth Access-Token,后端 Broker 统一校验。灰度发布:根据 IP/地理位写…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析
数据集成平台ETLCloud,主要用于支持数据的抽取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)过程。提供了一个简洁直观的界面,以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...

从零开始打造 OpenSTLinux 6.6 Yocto 系统(基于STM32CubeMX)(九)
设备树移植 和uboot设备树修改的内容同步到kernel将设备树stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dts复制到内核源码目录下 源码修改及编译 修改arch/arm/boot/dts/st/Makefile,新增设备树编译 stm32mp157f-ev1-m4-examples.dtb \stm32mp157d-stm32mp157daa1-mx.dtb修改…...

【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...

基于SpringBoot在线拍卖系统的设计和实现
摘 要 随着社会的发展,社会的各行各业都在利用信息化时代的优势。计算机的优势和普及使得各种信息系统的开发成为必需。 在线拍卖系统,主要的模块包括管理员;首页、个人中心、用户管理、商品类型管理、拍卖商品管理、历史竞拍管理、竞拍订单…...
深度剖析 DeepSeek 开源模型部署与应用:策略、权衡与未来走向
在人工智能技术呈指数级发展的当下,大模型已然成为推动各行业变革的核心驱动力。DeepSeek 开源模型以其卓越的性能和灵活的开源特性,吸引了众多企业与开发者的目光。如何高效且合理地部署与运用 DeepSeek 模型,成为释放其巨大潜力的关键所在&…...
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南
Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...