常见模型、技巧总结 LIS、LCS模型 LIS 结论题 \(I\) [HAOI2006]数字序列 习题 洛谷——「能力综合提升题单-线性DP篇」 P2501 [HAOI2006]数字序列 省选/NOI- LIS、结论 现在我们有一个长度为 \(n\) 的整数序列 \(a\)。但是它太不好看了，于是我们希望把它变成一个单调严格上升的
World Cup Triangle (Easier) Min Max Pair I Hate Non-integer Number Red and Blue Graph Erase and Rotate LIS with Stack
梯度下降与随机梯度下降： import torch import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x_data = [5,6,7,8.5,9,10,11.5,12] y_data = [1,2,8,4,5,6.5,7.5,8] w = 1 #初始权重 def forward(x): return x * w #MSE def cost(xs,ys): cost = 0 for x,y in z
使用原生js实现轮播图 html代码 <div class="slide"> <ul> <li style="display: block;"> <img src="1.jpg"> </li> <li> <im
分类数据展示功能_实现_后台代码 CategoryServlet @WebServlet("/categoryServlet")public class CategoryServlet extends BaseServlet { /** *查询所以的方法 */ private CategoryService service = new CategoryServiceImpl(); @Override protected vo
想给字符串一些颜色进行展示 lis = [31, 32, 33, 34, 35, 36] msg = '''断了的弦 再怎么连，我的感觉你 已听不见 你的转变 像断掉的弦，再怎么接 音都不对 你的改变我能够分辨，我沉默 你的话也不多 我们之间少了什么 不说 哎哟，微笑后 表情终于有点难过 握着你的手 问你确定了再走，我突
面向过程的写法 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content=&quo
前缀、序列型动态规划 给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1： 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18]输出：4解释：最长
https://codeforces.com/problemset/problem/1682/C 给你一个n个正整数的数组a。 设LIS(a)表示a的最长严格递增子序列的长度。例如， LIS([2，1–1，3–4])= 2。 LIS([3 –, 5 –, 10 –––, 20 –––) = 4。 LIS([3，1-2-4-])= 3。 我们将数组a’定义为数组a反转后得到的数组，即a’=[a
LIS，即最长上升子序列 . 基于 DP 的做法 令 \(dp_i\) 表示以 \(i\) 结尾的 LIS 长度，则有 \[dp_i=1+\max_{\substack{j<i\cr a_j<a_i}}\{dp_j\} \]可以直接暴力转移，于是答案就是 \(\displaystyle\max_{i\in[1,n]}dp_i\) . 时间复杂度 \(O(n^2)\) . 优化方法（均为 \(O(n\log n)\)）： 线
目录贪心算法一、 算法概述1、 简介2、 基本步骤二、 基本实现1、 实例2、 分析步骤3、 代码实现三、 数模实战1、 题目展示2、 题目分析3、 代码实现3.1 初始化数据3.2 分发DVD3.3 分配余量3.4 数据存储4、 总代码 贪心算法 一、 算法概述 1、 简介 贪心算法，又称贪婪算法，是一种在
1.max取最大值函数 max() 方法返回给定参数的最大值，参数可以为序列。 lis = [1,2,3,-4] print(max(lis)) #返回lis列表中的最大值 '''结果： 3 ''' print(max(lis,key=abs)) #key参数指向绝对值函数，返回的结果是-4 2.min取最小值函数 min() 方法返回给定参数的最小值，参数可以为序
传送门 思路 考虑如何判无解，也就是说所有循环移位的 LIS 长度均大于 \(n\)。 一个括号序列的结论突然出现：令 \(b_i = [p_i > n+1] - [p_i<n+1]\)，那么 \(b\) 中恰好包含 \(n\) 个 \(1\)，\(n\) 个 \(1\) 和 \(1\) 个 \(0\)。根据 Raney 引理的推论，其存在一个循环移位满足所有前缀和均
目录AcWing895. 最长上升子序列方法一方法二当询问最长子序列是哪些的时候896. 最长上升子序列 II思路O(NlogN)做法：贪心+二分代码AcWing\897. 最长公共子序列思路代码AcWing898. 数字三角形思路参考资料 AcWing895. 最长上升子序列 方法一 采用从前往后推的方法 #include <bits/s
题目大意： 设一个长为n的整数序列a是 [a_1,a_2,a_3,......,a_n]那么a'是 [a_n,a_n-1,a_n-2,......,a_1]LIS(a) 是a的最长严格递增子序列的长度。 现在给定a数组，对数组进行重排后，求min(LIS(a),LIS(a′))的最大值。 输入t组数据，每组数据先输入n，然后输入n个整数 输出t行，每行一组数据
目录Java 集合一、 Collection集合1、 集合概述2、 常用API3、 集合的遍历3.1 迭代器3.2 for3.3 lambda4、 Collection工具类4.1 排序4.2 常用API二、 常见数据结构1、 概述、栈、队列1.1 概述1.2 栈1.3 队列2、 数组3、 链表4、 二叉树5、 平衡二叉树6、 红黑树三、 List系列集合
#P2088. 上升序列 题目描述 给一个长度 \(10^5\) 的非负序列，序列中的0可以任意换成任何数字（包括负数），问最长严格上升子序列长度。 输入格式 第一行有一个数 \(n\) 代表序列长度 第二行有 \(n\) 个数字 \(a_i\) 代表序列每个值是多少。 输出格式 一行一个数字代表答案 样例 输入数据
#P2088. 上升序列 题目描述 给一个长度 \(10^5\) 的非负序列，序列中的0可以任意换成任何数字（包括负数），问最长严格上升子序列长度。 输入格式 第一行有一个数 \(n\) 代表序列长度 第二行有 \(n\) 个数字 \(a_i\) 代表序列每个值是多少。 输出格式 一行一个数字代表答案 样例 输入数据
使用树状数组优化\(LIS\)问题 一、与贪心+二分的方法对比 树状数组可以用来优化\(LIS\)问题,与贪心+二分的优化方式相比 优点： 二分作法只能计算出当前序列的\(LIS\),而树状数组可以计算出以每一个\(a(i)\)为结尾的\(LIS_i\)。(随进随查,不能算完一起来查) 学会了树状数组优化
使用树状数组优化\(LIS\)问题 一、与贪心+二分的方法对比 树状数组可以用来优化\(LIS\)问题,与贪心+二分的优化方式相比 优点： 二分作法只能计算出当前序列的\(LIS\),而树状数组可以计算出以每一个\(a(i)\)为结尾的\(LIS_i\)。(随进随查,不能算完一起来查) 学会了树状数组优化
1.合唱队形 题目链接 LIS模板题，这道题只要正着求一遍LIS，倒着求一遍LIS，然后求max即可，注意因为求了两次LIS，一定会有一个人是被计算了两次的，所以在求max的时候要记得-1 使用O(n2)做法即可
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge" /> <meta name="viewport" content=
lambda匿名函数 #求圆形的面积 import mathdef fun_cir(r): s = math.pi*r*r return sprint(f"s={fun_cir(3)}") print(lambda r:math.pi*7*8) # 报错，<function <lambda> at 0x00000205945E3D90> result = lambda r:math.pi*r*rresult(4) def fun_
书接上回，代码去这里看。 "AGC029D Grid game"[1] "AGC021D Reversed LCS"[2] "AGC035E Develop"[3] "AGC017F Zigzag"[4] "AGC025E Walking on a Tree"[5] "AGC052D Equal LIS"[6] "AGC003E Sequential operations o
# 传入二维数组，以第一行作为字典关键字，存储数据 def list_turn_dict(tlist: list): key = [] for i in range(len(tlist)): dict_f = {} if i == 0: key = tlist[i] else: for j in range(len(key)): d
