zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 最大子段和系列问题学习笔记

    (\)

    最大子段和 (Theta(N))


    • 给出一个数列,选出其中连续且非空的一段,使得这一子段和最大。

    • (f[i])表示以(i)结尾的最大子段和,转移为(f[i]=num[i]+max(f[i-1],0)),可滚动数组优化。

      for(int i=1;i<=n;++i) ans=max(ans,(now=num[i]+max(now,0));
      

    (\)

    限定最长长度最大子段和 (Theta(N))


    • 给出一个数列,选出其中连续非空且长度不超过(M)的一段,使得这一子段和最大。

    • 考虑前缀和优化,一个子段和可以转化成两个前缀和相减,但枚举端点复杂度太高,不妨只枚举右端点,维护一个单调队列存储左端点,即可( ext{O}(1))地得到最优转移点。注意答案初始化是第一个元素的值而非(0)

    • 注意向后移动时队头可能会不合法,需及时清理;队尾压入元素时,尾部出队至队尾优于当前元素为止。

      hd=tl=1; q[1]=1; ans=sum[1];
      for(R int i=2;i<=n;++i){
      	while(tl>=hd&&sum[i]<=sum[q[tl]]) --tl;
      	while(tl>=hd&&i-q[hd]>m) ++hd; q[++tl]=i;
      	ans=max(ans,sum[i]-sum[q[hd]]);
      }
      

    (\)

    带修改限定区间最大子段和 单次(Theta(N log(N)))


    • 给出一个数列,多次询问给定区间([L,R])内最大子段和。
    • 线段树维护每一个区间前缀最大,后缀最大,区间和,区间最大,分治的思想分情况讨论处理。

    (\)

    K段最大子段和 (Theta (NK)/ ext{O}((N+K)log(N)))


    • 给出一个序列,选出其中连续且非空的(K)段,使得这(K)段和最大。

    法一:(DP) (Theta (NK))

    • (f[i][j][0/1])表示前(i)个数分成(j)段,当前数字选/没选在最后一段里的最优答案。

    • (0)部分的转移:继承上一段,从上一位置同一个段数的两个状态转移。

      f[i][j][0]=max(f[i-1][j][0],f[i-1][j][1]);
      
    • (1)部分的转移:继承上一段,从上一位置同一段数(1)状态转移(/)新开一段,从上一状态上一段数两个状态转移:

      f[i][j][1]=num[i]+max(f[i-1][j][1],max(f[i-1][j-1][1],f[i-1][j-1][0]));
      
    • 可滚动数组,若题目为至多(K)段则答案为所有段数取(max),固定(K)段则直接取(max(f[n][k][0],f[n][k][1]))

    法二:贪心+堆 ( ext O ((N+K)log(N)))

    • 注意到选取有一些隐藏的规则:

      • 所有连续正数段若选入答案,必定一起选
      • 如果两个正数段合并,必然跨过其间所有负数,所以每个连续负数若选择,必定一起选
      • 头和尾的负数一定不被选入答案
    • 按照上面的规则即可缩点,并去掉头尾无用的数字,得到一个两端均为正数,相邻两项负号不同的数列。

    • 注意实现过程中只能把(0)归给一侧,否则可能会将一些负数段和正数段合并。

      for(R int i=1;i<=n;++i) a[i]=rd();
      while(a[n]<=0&&n) --n;
      while(a[s]<=0&&s<n) ++s;
      for(;s<=n;++s) 
        ((a[s]<=0&&a[s-1]<=0)||(a[s]>0&&a[s-1]>0))?num[tot]+=a[s]:num[++tot]=a[s];
      
    • 考虑先将所有正数和以及正数段个数(cnt)统计出来,若(cnt>K),再从中去掉或减掉一些部分得到答案。

    • 将所有数段取绝对值放到小根堆里,每次取堆顶让答案减掉,一共进行(cnt-K)次。

    • 正确定可以分类讨论得到:

      • 若原数段是正数段,则代表不选这个正数段,小根堆满足贪心策略
      • 若原数段是负数段,则代表合并其两侧的正数段要付出的代价,同样满足贪心策略
    • 注意,若合并到左右端点时,必定是取了两个端点的整数,其内侧的第一个负数段必定不能再选入答案,所以直接将端点向内收回两个位置。

    • 注意到如果选掉了一个负数,其两侧的正数再选掉会导致选掉这个负数没有意义,正数同理,所以可以拿 ([ CTSC 2007 ] Backup) 的方法合并每次选掉的段。

      while(m--){
          while(q.top().first!=-num[q.top().second]) q.pop();
          int now=q.top().second; q.pop();
          int pr=pre[now],nx=nxt[now];
          ans-=num[now];
          if(!pr){num[nx]=inf;pre[nxt[nx]]=0;}
          else if(!nx){num[pr]=inf;nxt[pre[pr]]=0;}
          else{
            num[now]=num[pr]+num[nx]-num[now];
            q.push(make_pair(-num[now],now));
            num[pr]=num[nx]=inf;
            nxt[pre[now]=pre[pr]]=pre[nxt[now]=nxt[nx]]=now;
          }
      }
      

    (\)

    环状(K段)最大子段和 (Theta (NK)/ ext{O}((N+K)log(N)))


    • 给出一个环状数组((N-1)的下一个是(1)),选出其中连续且非空的(K)段,使得这(K)段和最大。
    • 不考虑环状时思路同上,考虑环状,无需枚举端点破环成链,考虑在(1)处断开,答案只有可能穿过(1)(N-1)或不穿过两种,所以进行两次链状(K)段最大子段和即可,一次处理从(1)处断开的链对应的(K)段最大子段和,另一次处理从(1)处断开必须包含(1)(N-1)(K+1)段最大子段和。
    • 复杂度对应上述两种,对于第二次处理法一很好改,法二从头一直向后加成正数,尾一直向前加成正数。

    (\)

    最大子树和 (Theta(N))


    • 给出一棵无根树,每个节点有点权,求删掉任意数目任意长度的链并保证剩下的图联通的情况下,使得剩下的图点权和最大值。
    • 将最大子段和移到树上,问题的本质并没有变化。树上(DP)即可,因为如何旋转都不影响答案,不妨设(1)号节点为根,设(f_i)表示必须选(i)号节点,其子节点构成的子树任意选择的答案。
    • 对于每棵子树的答案是否选取思路与最大子段和相同,注意在每个节点都要更新答案。
    inline void dfs(int u,int fa){
      f[u]=val[u];
      for(R int i=hd[u],v;i;i=e[i].nxt)
      if((v=e[i].to)!=fa){
        if(!f[v]) dfs(v,u);
        f[u]+=max(0,f[v]);
      }
      ans=max(ans,f[u]);
    }
    dfs(1,-1); printf("%d
    ",ans);
    

    (\)

    最大有权子正方形 (Theta (NM))


    • 给出一个(01)矩阵,求最大的内部全部有权的子正方形边长和个数。

    • (f[i][j])表示以((i,j))为右下角,最大合法子正方形的边长,若当前位置有权,当前答案为左,上,左上三个点的答案取(min)+ 1,代表左下,左上,右上三个顶点最长边长加上当前点扩张出的边长,方案数再扫一遍即可。

      for(int i=1;i<=n;++i)
          for(int j=1;j<=m;++j)
              if(val[i][j]) ans=max(ans,f[i][j]=min(f[i-1][j-1],min(f[i-1][j],f[i][j-1]))+1);
      for(int i=1;i<=n;++i) for(int j=1;j<=m;++j) if(f[i][j]==ans) ++cnt;
      

    (\)

    最大有权子矩形(Theta(NM))


    • 给出一个(01)矩阵,求最大的内部全部有权的子矩形面积。

    • (Theta(NM))预处理出每个点最长可向下延申长度。

    • 对每一行处理,视对应长度为该位置子矩形高,单调栈求解,弹栈时更新答案即可。

      stack[1].height=pos[x][1]; stack[1].length=1;
      for(int i=2;i<=m;++i){
          temp=0;
          while(stack[top].height>=pos[x][i]&&top>0){
              temp+=stack[top].length;
              maxs=max(maxs,stack[top--].height*temp);
          }
          stack[++top].height=pos[x][i]; stack[top].length=temp+1;
      }
      temp=0;
      while(top>0){
          temp+=stack[top].length;
          maxs=max(maxs,stack[top--].height*temp);
      }
      ans=max(ans,maxs);
      
      

    (\)

    最大权值和子矩阵 (Theta (N^3))


    • 给出一个有权矩阵,求权值和最大的子矩阵的权值和。

    • 枚举左上角和右下角复杂度太高,考虑只枚举行的限制,假设限制答案矩阵上边界为第(i)行,下边界为第(j)行,那么问题转化为左右边界的选取。将所有相同的列坐标位置数字加在一起,就转化为了最大子段和问题。

    • 预处理出来每一列对应的前缀和,枚举上下边界后做一遍对应各列区间和的最大子段和即可。

      for(R int i=1;i<=n;++i)
      		for(R int j=1;j<=n;++j) sum[i][j]=sum[i-1][j]+rd();
      for(R int i=0;i<n;++i)
      	for(R int j=i+1;j<=n;++j)
      		for(R int k=1,temp=0;k<=n;++k) ans=max(ans,(temp=sum[j][k]-sum[i][k]+max(temp,0)));
      

    (\)

  • 相关阅读:
    同步、异步、阻塞和非阻塞区别
    SpringMVC文件上传实现
    Java注解入门
    SpringMVC实现一个controller写多个方法
    提高tomcat的并发能力
    人一生追求的是什么
    python class对象转换成json/字典
    python可分组字典
    python enumerate函数用法
    Python特殊语法--filter、map、reduce、lambda
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/SGCollin/p/9570310.html
Copyright © 2011-2022 走看看