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  • 压缩变换 蓝桥杯

    压缩变换
    
    小明最近在研究压缩算法。
    他知道,压缩的时候如果能够使得数值很小,就能通过熵编码得到较高的压缩比。
    然而,要使数值很小是一个挑战。
    
    最近,小明需要压缩一些正整数的序列,这些序列的特点是,后面出现的数字很大可能是刚出现过不久的数字。对于这种特殊的序列,小明准备对序列做一个变换来减小数字的值。
    
    变换的过程如下:
    从左到右枚举序列,每枚举到一个数字,如果这个数字没有出现过,则将数字变换成它的相反数,如果数字出现过,则看它在原序列中最后的一次出现后面(且在当前数前面)出现了几种数字,用这个种类数替换原来的数字。
    
    比如,序列(a1, a2, a3, a4, a5)=(1, 2, 2, 1, 2)在变换过程为:
    a1: 1未出现过,所以a1变为-1;
    a2: 2未出现过,所以a2变为-2;
    a3: 2出现过,最后一次为原序列的a2,在a2后、a3前有0种数字,所以a3变为0;
    a4: 1出现过,最后一次为原序列的a1,在a1后、a4前有1种数字,所以a4变为1;
    a5: 2出现过,最后一次为原序列的a3,在a3后、a5前有1种数字,所以a5变为1。
    现在,给出原序列,请问,按这种变换规则变换后的序列是什么。
    
    输入格式:
    输入第一行包含一个整数n,表示序列的长度。
    第二行包含n个正整数,表示输入序列。
    
    输出格式:
    输出一行,包含n个数,表示变换后的序列。
    
    例如,输入:
    5
    1 2 2 1 2
    
    程序应该输出:
    -1 -2 0 1 1
    
    再例如,输入:
    12
    1 1 2 3 2 3 1 2 2 2 3 1
    
    程序应该输出:
    -1 0 -2 -3 1 1 2 2 0 0 2 2
    
    数据规模与约定
    对于30%的数据,n<=1000;
    对于50%的数据,n<=30000;
    对于100%的数据,1 <=n<=100000,1<=ai<=10^9
    
    
    资源约定:
    峰值内存消耗(含虚拟机) < 256M
    CPU消耗  < 3000ms
    
    
    请严格按要求输出,不要画蛇添足地打印类似:“请您输入...” 的多余内容。
    
    所有代码放在同一个源文件中,调试通过后,拷贝提交该源码。
    注意:不要使用package语句。不要使用jdk1.7及以上版本的特性。
    注意:主类的名字必须是:Main,否则按无效代码处理。

    用HashMap的键值对关系可以很好的进行记录一个数字是否出现过并且上次出现的位置,当在HashMap中包含Key时说明其出现过并且其value代表其上次出现的坐标,因此可以在此区间内进行计算有多少个不同的数字;计算有多少个不同的数字可以使用HashSet,因为HashSet不能存放相同的对象;当在HashMap中不包含Key时说明其首次出现,将此Key和其的下标存入HashMap里面。

    import java.util.HashMap;
    import java.util.HashSet;
    import java.util.Scanner;
    
    public class Main{
        public static void main(String args[]){
            Scanner reader=new Scanner(System.in);
            int N=reader.nextInt();
            int init[]=new int[N];    //初始数组
            int result[]=new int[N];    //结果集
            HashMap map=new HashMap();
            for(int i=0;i<N;i++){
                init[i]=reader.nextInt();
                if(map.containsKey(init[i])==true){
                    int firstIndex=(int)map.get(init[i]);
                    HashMap count=new HashMap();
                    for(int k=firstIndex+1;k<i;k++){
                        count.put(init[k], 1);
                    }
                    result[i]=count.size();
                    map.put(init[i], i);    //更新索引
                    count.clear();
                }else{    //此数字首次出现
                    map.put(init[i], i);
                    result[i]=init[i]*-1;
                }
                System.out.print(result[i]+" ");
            }
        }
        
    }
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