牛客周赛 Round 11
https://ac.nowcoder.com/acm/contest/64593
- A题签到
- B题值得说得是对非降序的理解:非降序表示数组中的前一个数要<=下一个数
- C题也算dp,因为需要注意遍历顺序,计算的是所有子串的的权重,我们知道枚举所有子串需要
的复杂度,按照本题数据范围显然不能 ,我们只能在枚举过程中去维护计算每个字串的权重。
本题的特点是一个str的起点一旦确定,它变换的最终形态也就确定。所以我们考虑枚举起点,再枚举终点,对于每个起点终点确定的子串我们考虑假设起点是0的话我们需要变换c0次,起点是1的话我们需要操作c1次,两者取最小值就是当前子串的权重。
那怎么快速求出每个子串需要变换次数呢?
以下操作都是在起点确定的情况下进行,一旦起点迭代,我们需要重新维护c0,c1。
- 这就需要dp的思想了,我们需要从上一个状态转移过来,上一个状态也就是起点相同,长度比当前短1的子串,这样来看我们只需要处理新出现这个字符即可,根据这个字符是0还是1以及与起点的距离来维护c0,c1。我们可以看到在起点固定的一轮循环中,c0,c1是不断变化的,所以我们要及时累加答案。
- D题是线性dp,如果看不出来,说明对线性dp理解不够。本题需要反着考虑,不考虑删哪些数,而考虑是从n个数中选m个数,使得这m个数两两是倍数关系,对于这个问题我们如果能想到转化为成子问题就能想到动态规划。
对于dp我们需要考虑枚举顺序,保证子问题的的状态已经被计算过,题中我们考虑整除,所以对数组进行排序,由小到大枚举。f[i][k]表示从前i个数中选k个数且选出来的最大数是啊a[i],题面描述中说了不会存在两个相同的数,这也保证了这种dp数组的可行性。
我们枚举1-i中能够被整除i的数j,对于每一个j我们都可以转移状态f[i][k]=(f[i][k]+f[j][k-1]),也就是从前j个数中选k-1个数,不断累加答案。最终答案是枚举每个数是最大数时从他前面选m-1个数的方案数总和
对于时间复杂度:在前面 次枚举中最多会有 次会执行if里的循环,循环内部是n次,这部分不是算法瓶颈,最终复杂度是 ,不会TLE。
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本文作者:爱飞鱼
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