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我试图解决一个问题,但遇到了一些未能解决的障碍,从这里开始的问题是:Codeforces - 817D
现在我尝试暴力破解它,对我可以生成的数组的每个部分使用基本的 get min 和 max,然后跟踪它们我减去它们并将它们加在一起以获得最终的不平衡,这看起来不错但是它给了我一个超出时间限制的原因,因为 n*(n+1)/2 给定 n 是 10^6 的数组的子段,所以我只是没能绕过它,并且在几个小时后没有得到任何新的想法我决定看一个解决方案,老实说我什么都不懂:/,这是解决方案:
#include <bits/stdc++.h>
#define ll long long
int a[1000000], l[1000000], r[1000000];
int main(void) {
int i, j, n;
scanf("%d",&n);
for(i = 0; i < n; i++) scanf("%d",&a[i]);
ll ans = 0;
for(j = 0; j < 2; j++) {
vector<pair<int,int>> v;
v.push_back({-1,INF});
for(i = 0; i < n; i++) {
while (v.back().second <= a[i]) v.pop_back();
l[i] = v.back().first;
v.push_back({i,a[i]});
}
v.clear();
v.push_back({n,INF});
for(i = n-1; i >= 0; i--) {
while (v.back().second < a[i]) v.pop_back();
r[i] = v.back().first;
v.push_back({i,a[i]});
}
for(i = 0; i < n; i++) ans += (ll) a[i] * (i-l[i]) * (r[i]-i);
for(i = 0; i < n; i++) a[i] *= -1;
}
cout << ans;
}
我试着追踪它,但我一直想知道为什么使用 vector ,我得到的唯一想法是他想将 vector 用作堆栈,因为它们的行为相同(几乎),但事实是我不这样做甚至知道为什么我们在这里需要一个堆栈,这个等式 ans += (ll) a[i] * (i-l[i]) * (r[i]-i);
真的让我很困惑,因为我不明白它是从哪里来的。
最佳答案
好吧,这真是一头野兽般的计算。我必须承认,我也不完全理解。蛮力解决方案的问题是,您必须重新计算值或重新计算。
在稍作修改的示例中,您计算输入 2, 4, 1
的以下值(我按“距离”重新排序)
[2, *, *] (from index 0 to index 0), imbalance value is 0; i_min = 0, i_max = 0
[*, 4, *] (from index 1 to index 1), imbalance value is 0; i_min = 1, i_max = 1
[*, *, 1] (from index 2 to index 2), imbalance value is 0; i_min = 2, i_max = 2
[2, 4, *] (from index 0 to index 1), imbalance value is 2; i_min = 0, i_max = 1
[*, 4, 1] (from index 1 to index 2), imbalance value is 3; i_min = 2, i_max = 1
[2, 4, 1] (from index 0 to index 2), imbalance value is 3; i_min = 2, i_max = 1
where i_min and i_max are the indices of the element with the minimum and maximum value.
For a better visual understanding, i wrote the complete array, but hid the unused values with *
所以在最后一个案例中 [2, 4, 1]
, 蛮力寻找所有值的最小值,这不是必需的,因为您已经通过计算 [2,4]
计算了问题子空间的值。和 [4,1]
.但是仅比较值是不够的,您还需要跟踪最小和最大元素的索引,因为这些可以在下一步计算 [2, 4, 1]
时重复使用。 .
这背后的想法是一个叫做dynamic programming的概念。 ,其中存储计算结果以供再次使用。通常,您必须在速度和内存消耗之间做出选择。
所以回到你的问题,这是我的理解:
l
和 r
用于存储当前索引左边或右边最大数的索引v
用于查找大于当前数字 ( a[i]
) 的最后一个数字(及其索引)。它跟踪上升的数字系列,例如对于输入 5,3,4
一开始是5
被存储,那么 3
当4
来了,弹出 3 但需要 5 的索引(存储在 l[2]
中)ans += (ll) a[i] * (i-l[i]) * (r[i]-i)
)。最大(在第二次运行中最小)元素的存储索引与值 a[i]
一起计算。现在这对我来说意义不大,但似乎有效(抱歉)。a
乘以 -1
,这意味着旧的最大值现在是最小值,并且再次进行计算(在 j 上的第 2 次外部 for 循环运行)这最后一步(将 a
乘以 -1
)和 j 上的外部 for 循环不是必需的,但它是重用代码的一种优雅方式。
希望对您有所帮助。
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