博客
关于我
2018HDU多校2-1010-Swaps and Inversions(hdu 6318)-逆序数,树状数组
阅读量:281 次
发布时间:2019-03-01

本文共 295 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

数列处理问题:最小花费计算方法

在处理数列时,可以选择两种方式:每次交换相邻元素花费y元,或者处理每个逆序数花费x元。目标是找到最小的总花费。

关键思路是分析交换次数对逆序数的影响。交换一次相邻元素最多只能减少一个逆序数,因此可能存在两种情况:全部交换或不交换。这种情况下,只需计算逆序数总数即可决定选择哪种方式。

使用树状数组高效计算逆序数。将数列从大到小排序,记录每个数出现的位置。每次选最大数,若前面有其他数,则有逆序数。累加这些逆序数得到总数。

代码实现了这一思路,计算逆序数后,比较两种花费方式,取较小值输出。

改进空间包括更复杂的交换策略,但目前的方法在时间复杂度上已足够高效。

转载地址:http://daco.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>