一切都好呢
获得徽章 0
#刷题交流# 序列划分与最大化函数值
预处理：首先，我们可以预处理出每个子序列的 unique 操作后的长度。这可以通过遍历序列并记录每个连续相同元素的段来实现。
动态规划：
定义 dp[i][j] 表示将前 i 个元素划分为 j 段时，所能得到的最大 f 函数值之和。
初始化：dp[0][0] = 0，表示没有元素时，划分 0 段的最大值为 0。
状态转移：对于每个 i 和 j，我们可以尝试将前 i 个元素划分为 j 段，考虑最后一个段的起点 l，则有：
plaintext
其中 unique_length(l, i) 表示从 l 到 i 的子序列经过 unique 操作后的长度。
结果：最终答案为 dp[n][k]，即前 n 个元素划分为 k 段时的最大 f 函数值之和。
预处理：首先，我们可以预处理出每个子序列的 unique 操作后的长度。这可以通过遍历序列并记录每个连续相同元素的段来实现。
动态规划：
定义 dp[i][j] 表示将前 i 个元素划分为 j 段时，所能得到的最大 f 函数值之和。
初始化：dp[0][0] = 0，表示没有元素时，划分 0 段的最大值为 0。
状态转移：对于每个 i 和 j，我们可以尝试将前 i 个元素划分为 j 段，考虑最后一个段的起点 l，则有：
plaintext
其中 unique_length(l, i) 表示从 l 到 i 的子序列经过 unique 操作后的长度。
结果：最终答案为 dp[n][k]，即前 n 个元素划分为 k 段时的最大 f 函数值之和。
展开
评论
点赞
#刷题交流# 多任务下载器问题
创建事件列表：
对于每个任务，创建两个事件：一个表示任务的开始，另一个表示任务的结束。
事件的格式可以是 (时间点, 事件类型)，其中事件类型可以是 +1 表示开始，-1 表示结束。
排序事件列表：
按照时间点对事件列表进行排序。如果时间点相同，先处理结束事件再处理开始事件（这样可以避免重复计算）。
扫描事件列表：
初始化一个计数器 current_tasks 表示当前正在进行的任务数。
遍历排序后的事件列表，根据事件类型更新 current_tasks。
在遍历过程中，记录 current_tasks 的最大值，这个最大值就是任务的最高并发数。
创建事件列表：
对于每个任务，创建两个事件：一个表示任务的开始，另一个表示任务的结束。
事件的格式可以是 (时间点, 事件类型)，其中事件类型可以是 +1 表示开始，-1 表示结束。
排序事件列表：
按照时间点对事件列表进行排序。如果时间点相同，先处理结束事件再处理开始事件（这样可以避免重复计算）。
扫描事件列表：
初始化一个计数器 current_tasks 表示当前正在进行的任务数。
遍历排序后的事件列表，根据事件类型更新 current_tasks。
在遍历过程中，记录 current_tasks 的最大值，这个最大值就是任务的最高并发数。
展开
评论
点赞
#刷题交流# 数列差异的最小化
公式简化：首先，我们可以将公式 ∣(a[i]−b[j])2−k2∣ 进行简化。注意到 (a[i]−b[j])2−k2 可以分解为 (a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)。因此，我们需要找到使得 ∣(a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)∣ 最小的 a[i] 和 b[j]。
排序：为了高效地找到最小的差值，我们可以先对数列 a 和 b 进行排序。排序后，我们可以使用双指针技术来遍历数列 a 和 b，从而找到最小的差值。
双指针技术：
初始化两个指针 i 和 j，分别指向数列 a 和 b 的起始位置。
计算当前指针位置的差值 ∣(a[i]−b[j])2−k2∣。
根据差值的大小，移动指针 i 或 j，以期望找到更小的差值。
公式简化：首先，我们可以将公式 ∣(a[i]−b[j])2−k2∣ 进行简化。注意到 (a[i]−b[j])2−k2 可以分解为 (a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)。因此，我们需要找到使得 ∣(a[i]−b[j]−k)(a[i]−b[j]+k)∣ 最小的 a[i] 和 b[j]。
排序：为了高效地找到最小的差值，我们可以先对数列 a 和 b 进行排序。排序后，我们可以使用双指针技术来遍历数列 a 和 b，从而找到最小的差值。
双指针技术：
初始化两个指针 i 和 j，分别指向数列 a 和 b 的起始位置。
计算当前指针位置的差值 ∣(a[i]−b[j])2−k2∣。
根据差值的大小，移动指针 i 或 j，以期望找到更小的差值。
展开
评论
1