当前位置: 首页 > news >正文

2022 年 3 月青少年软编等考 C 语言四级真题解析

目录

  • T1. 拦截导弹
    • 思路分析
  • T2. 神奇的数列
    • 思路分析
  • T3. 硬币
    • 思路分析
  • T4. 公共子序列
    • 思路分析

T1. 拦截导弹

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(可以等于)。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(雷达给出的高度数据是不大于 30000 30000 30000 的正整数),计算这套系统最多能拦截多少导弹。

时间限制:1 s
内存限制:64 MB

  • 输入
    第一行是一个整数 N N N(不超过 15 15 15),表示导弹数。
    第二行包含 N N N 个整数,为导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于 30000 30000 30000 的正整数)。
  • 输出
    一个整数,表示最多能拦截的导弹数。
  • 样例输入
    8
    389 207 155 300 299 170 158 65
    
  • 样例输出
    6
    

思路分析

此题考查动态规划中的 L I S \tt LIS LIS 问题,属于基础题。原题来自 1999 年 NOIP 复赛。

此题显然求最长不上升子序列长度,定义 f i f_i fi 表示以 a i a_i ai 结尾的最长不上升子序列长度,则状态转移方程为
f i = max ⁡ { f i , f j + 1 } f_i = \max\{f_i, f_j + 1\} fi=max{fi,fj+1}

其中 j < i j < i j<i a j ≥ a i a_j \ge a_i ajai,初始状态为 f i = 1 f_i = 1 fi=1,最终 max ⁡ { f i } \max\{f_i\} max{fi} 即为答案。

/** Name: T1.cpp* Problem: 拦截导弹* Author: Teacher Gao.* Date&Time: 2024/12/15 15:22*/#include <iostream>using namespace std;int main()
{int n, a[20], f[20] = {0};cin >> n;for (int i = 1; i <= n; i++)cin >> a[i];for (int i = 1; i <= n; i++) {f[i] = 1;for (int j = 1; j < i; j++) {if (a[j] >= a[i])f[i] = max(f[i], f[j] + 1);}}int ans = 0;for (int i = 1; i <= n; i++)ans = max(ans, f[i]);cout << ans << endl;return 0;
}

T2. 神奇的数列

一个正整数数列,可以将它切割成若干个数据段,每个数据段由值相同的相邻元素构成。该数列的神奇之处在于,每次切除一个数据段后,该数据段前后的元素自动连接在一起成为邻居。例如从数列 2   8   9   7   7   6   9   4 2\ 8\ 9\ 7\ 7\ 6\ 9\ 4 2 8 9 7 7 6 9 4 中切除数据段 7   7 7\ 7 7 7 后,余下的元素会构成数列 2   8   9   6   9   4 2\ 8\ 9\ 6\ 9\ 4 2 8 9 6 9 4

请问若要将该数列切割成若干个数据段,则至少会切出来几个数据段?

时间限制:1 s
内存限制:64 MB

  • 输入
    第一行是一个整数 T T T T ≤ 10 T\le 10 T10,表示共有多少组测试数据。
    每组测试数据的输入包括两行:第一行是整数 N N N N ≤ 200 N\le 200 N200,表示数列的长度,第二行是 N N N 个正整数。
  • 输出
    每个测试数据的输出占一行,是一个整数。格式是:Case n: x n n n 是测试数据组编号, x x x 是答案。
  • 样例输入
    2
    8
    2 8 9 7 7 6 9 4
    16
    2 8 9 7 7 6 9 4 4 2 8 4 2 7 6 9
    
  • 样例输出
    Case 1: 6
    Case 2: 11
    
  • 提示
    按下列顺序切割数列 2   8   9   7   7   6   9   4 2\ 8\ 9\ 7\ 7\ 6\ 9\ 4 2 8 9 7 7 6 9 4,只要切割成 6 6 6 段:
    • 切割出 7   7 7\ 7 7 7,余下 2   8   9   6   9   4 2\ 8\ 9\ 6\ 9\ 4 2 8 9 6 9 4
    • 切割出 6

相关文章:

2022 年 3 月青少年软编等考 C 语言四级真题解析

目录 T1. 拦截导弹思路分析T2. 神奇的数列思路分析T3. 硬币思路分析T4. 公共子序列思路分析T1. 拦截导弹 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…...

关于24年408真题的疑问

45.某计算机按字节编址&#xff0c;采用页式虚拟存储管理方式&#xff0c;虚拟地址和物理地址的长度均为32位&#xff0c;页表项的大小为4字节&#xff0c;页大小为4MB。虚拟地址结构如下&#xff1a; 这一道题如果不细想的话&#xff0c;其实是可以做对的&#xff0c;毕竟数字…...

【容器】k8s学习笔记基础部分(三万字超详细)

概念 应用部署方式演变 在部署应用程序的方式上&#xff0c;主要经历了三个时代&#xff1a; 传统部署&#xff1a;互联网早期&#xff0c;会直接将应用程序部署在物理机上 优点&#xff1a;简单&#xff0c;不需要其它技术的参与 缺点&#xff1a;不能为应用程序定义资源使…...

dayjs(2kb)和momentjs(70kb)关系详述及项目中如何选择讲解

关系 API&#xff1a;Day.js被设计为Moment.js的极简替代品&#xff0c;其API和用法与Moment.js几乎完全一致。这使得开发者在两者之间进行切换时&#xff0c;学习成本极低。 理念&#xff1a; Moment.js是一个大而全的时间日期库&#xff0c;提供了丰富的日期时间操作方法&am…...

【Python网络爬虫笔记】11- Xpath精准定位元素

目录 一、Xpath 在 Python 网络爬虫中的作用&#xff08;一&#xff09;精准定位元素&#xff08;二&#xff09;应对动态网页&#xff08;三&#xff09;数据结构化提取 二、Xpath 的常用方法&#xff08;一&#xff09;节点选取&#xff08;二&#xff09;谓词筛选&#xff0…...

6.python列表

Python 列表 (List) 深度总结 文章目录 Python 列表 (List) 深度总结1. 列表的基本概念2. 访问列表中的元素3. 修改列表4. 删除列表元素5. 列表的操作符6. 列表的内置函数7. 列表的方法8. 列表的高级用法8.1 列表推导式 (List Comprehensions)8.2 列表的浅拷贝与深拷贝8.3 列表…...

Android中bindService和startService启动服务有何区别

Android中bindService和startService启动服务有何区别 bindService 和 startService 是 Android 中两种用于与 Service 交互的方式&#xff0c;它们的区别主要在于 生命周期管理 和 使用场景。以下是详细对比&#xff1a; 1. bindService方式 bindService 是一种绑定方式&am…...

超牛免费 机械臂模型、工业机器人模型下载网站集合

‌机械臂是一种高精度、多输入多输出的复杂系统&#xff0c;能够模仿人手的动作&#xff0c;按照给定程序、轨迹和要求实现自动抓取、搬运等功能‌。它通常由执行机构、驱动装置、控制系统以及传感器等组成&#xff0c;能够完成各种复杂的动作。‌ 机械臂在工业、医学、娱乐、…...

引领未来的变革:15种前沿RAG技术及其应用探索

在现代人工智能领域&#xff0c;检索增强生成&#xff08;RAG&#xff09;技术逐渐成为推动各种应用的重要力量。这些技术通过结合信息检索与文本生成&#xff0c;能够更有效地处理和利用信息。本文将详细介绍15种前沿RAG技术及其具体应用实例&#xff0c;以帮助您更好地理解这…...

Scala泛型应用场景

Scala中的泛型&#xff08;Generics&#xff09;是一种强大的工具&#xff0c;允许开发者编写可重用的代码&#xff0c;同时保持类型安全。泛型在Scala中有多种应用场景&#xff0c;以下是一些常见的应用场景&#xff1a; 集合类&#xff1a; Scala的集合类&#xff08;如List…...

AI监控赋能健身馆与游泳馆全方位守护,提升安全效率

一、AI视频监控技术的崛起 随着人工智能技术的不断发展&#xff0c;AI视频监控正成为各行业保障安全、提升效率的关键工具。相比传统监控系统&#xff0c;AI技术赋予监控系统实时分析、智能识别和精准预警的能力&#xff0c;让“被动监视”转变为“主动防控”。 二、AI监控应用…...

Avalonia实战实例二:添加三种状态的Svg图片按钮

文章目录 一、Avalonia和WPF中Style的不同1、Avalonia中舍弃了触发器2、Avalonia中Style不再使用x:Key命名区分二、使用Svg图片控件三、实现三种状态的按钮1、使用转换器2、伪类选择接着上一篇:使用Prism创建项目,并创建窗口 这一篇主要是添加: 两个Svg图片按钮,并包含三种…...

基于注意力的几何感知的深度学习对接模型 GAABind - 评测

GAABind 作者是苏州大学的生物基础与医学院, 期刊是 Briefings in Bioinformatics, 2024, 25(1), 1–14。GAABind 是一个基于注意力的几何感知蛋白-小分子结合模式与亲和力预测模型,可以捕捉小分子和蛋白的几何、拓扑结构特征以及相互作用。使用 PDBBind2020 和 CASF2016 作…...

arcGIS使用笔记(无人机tif合并、导出、去除黑边、重采样)

无人机航拍建图之后&#xff0c;通过大疆智图软件可以对所飞行的区域的进行拼图&#xff0c;但是如果需要对拼好的图再次合并&#xff0c;则需要利用到arcGIS软件。下面介绍arcGIS软件在这个过程中常用的操作。 1.导入tif文件并显示的方法&#xff1a;点击“”图标进行导入操作…...

Color-Light-Control-and-Four-Way-Responder based on STM32F103C8T6

Light Control and Responder 若要实现同样效果请看源码: gitee.com/apollo_666/Color-Light-Control-and-Four-Way-Responder # Abstract The design project for a decorative lighting controller enhanced our practical skills and engineering capabilities. During our…...

openGauss开源数据库实战二十八

文章目录 任务二十八 基于PowerDesigner的openGauss数据库设计任务目标实施步骤一、在Win11上安装 PowerDesigner16二、PowerDesigner快速入门1.启动和配置E-R概念建模2.创建数据项3.创建域4.创建实体5.创建两个实体之间的联系 三、PowerDesigner上的E-R建模1.只有单值属性的简…...

Vue3之响应式系统详解

Vue3中的响应式系统是其核心功能之一&#xff0c;它使得数据变化能够自动触发视图更新&#xff0c;从而简化了开发过程&#xff0c;提高了开发效率。本文将详细阐述Vue3中的响应式系统&#xff0c;包括其核心概念、工作原理、实现方式、应用场景以及优势。同时&#xff0c;本文…...

Kafka 的配置文件

broker.id1&#xff1a;为 broker 指定一个唯一的 ID。 listenersPLAINTEXT://x.x.x.x:xxx&#xff1a;指定 broker 监听的协议、IP 地址和端口。 num.network.threads3&#xff1a;指定用于处理网络请求的线程数。 num.io.threads8&#xff1a;指定用于 I/O 操作的线程数。…...

【系统思辨】分散注意

注意力在我们的日常生活和工作中扮演着至关重要的角色。注意力可以提高效率和准确性、减少错误和失误&#xff0c;提升学习效率&#xff0c;促进创造力。与此同时&#xff0c;各种各样的生活事件在分散我们的注意力&#xff0c;并且还有很多分散我们注意的手段&#xff0c;比如…...

单幅图像合成 360° 3D 场景的新方法:PanoDreamer,可同时生成全景图像和相应的深度信息。

论文介绍了一种从单幅图像合成 360 3D 场景的新方法。该方法以连贯的方式生成全景图及其相应的深度&#xff0c;解决了现有最先进方法&#xff08;如 LucidDreamer 和 WonderJourney 的局限性。这些方法按照生成轨迹依次添加细节&#xff0c;通常在循环回输入图像时导致可见的接…...

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...

树莓派超全系列教程文档--(61)树莓派摄像头高级使用方法

树莓派摄像头高级使用方法 配置通过调谐文件来调整相机行为 使用多个摄像头安装 libcam 和 rpicam-apps依赖关系开发包 文章来源&#xff1a; http://raspberry.dns8844.cn/documentation 原文网址 配置 大多数用例自动工作&#xff0c;无需更改相机配置。但是&#xff0c;一…...

FFmpeg 低延迟同屏方案

引言 在实时互动需求激增的当下&#xff0c;无论是在线教育中的师生同屏演示、远程办公的屏幕共享协作&#xff0c;还是游戏直播的画面实时传输&#xff0c;低延迟同屏已成为保障用户体验的核心指标。FFmpeg 作为一款功能强大的多媒体框架&#xff0c;凭借其灵活的编解码、数据…...

《Playwright:微软的自动化测试工具详解》

Playwright 简介:声明内容来自网络&#xff0c;将内容拼接整理出来的文档 Playwright 是微软开发的自动化测试工具&#xff0c;支持 Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器&#xff0c;提供多语言 API&#xff08;Python、JavaScript、Java、.NET&#xff09;。它的特点包括&a…...

pam_env.so模块配置解析

在PAM&#xff08;Pluggable Authentication Modules&#xff09;配置中&#xff0c; /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下&#xff1a; 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解 字段值说明模块类型auth认证类模块&#xff0c;负责验证用户身份&am…...

高频面试之3Zookeeper

高频面试之3Zookeeper 文章目录 高频面试之3Zookeeper3.1 常用命令3.2 选举机制3.3 Zookeeper符合法则中哪两个&#xff1f;3.4 Zookeeper脑裂3.5 Zookeeper用来干嘛了 3.1 常用命令 ls、get、create、delete、deleteall3.2 选举机制 半数机制&#xff08;过半机制&#xff0…...

初学 pytest 记录

安装 pip install pytest用例可以是函数也可以是类中的方法 def test_func():print()class TestAdd: # def __init__(self): 在 pytest 中不可以使用__init__方法 # self.cc 12345 pytest.mark.api def test_str(self):res add(1, 2)assert res 12def test_int(self):r…...

【Go语言基础【13】】函数、闭包、方法

文章目录 零、概述一、函数基础1、函数基础概念2、参数传递机制3、返回值特性3.1. 多返回值3.2. 命名返回值3.3. 错误处理 二、函数类型与高阶函数1. 函数类型定义2. 高阶函数&#xff08;函数作为参数、返回值&#xff09; 三、匿名函数与闭包1. 匿名函数&#xff08;Lambda函…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下&#xff0c;风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...

LLMs 系列实操科普(1)

写在前面&#xff1a; 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容&#xff0c;原视频时长 ~130 分钟&#xff0c;以实操演示主流的一些 LLMs 的使用&#xff0c;由于涉及到实操&#xff0c;实际上并不适合以文字整理&#xff0c;但还是决定尽量整理一份笔…...