TAG 动态规划
地理学家们经常要对一段河流进行测量分析。他们从上游开始向下游方向等距离地选择了
n(
≤
30000)
个点测量水位深度。得到一组数据
d1
,
d2
,……,
dn
,
回到实验室后数据分析员根据需要对数据进行分析,发掘隐藏在数据背后的规律。最近,乌龙博士发现某种水文现象与河床地势有关,于是他指示他手下的分析员要
找出一段河流中最大高低起伏差不超过
k(
≤
100)
的最长一段。这看似一个复杂的问题,由于任务紧急,分析员来
求助于你,并告诉你博士的所有数据都精确到个位。
设 dp[n][k] 为在第n个测量点,在满足接下来水位能下降k的前提下,之前连续的的一段最多有多长。
令 down= depth[i-1]-depth[i]+j;
则 dp[i][j]= 1 if down<0 或者 down>k
dp[i-1][k]+1 if down>=0 且 down<=k
空间方面可以用滚动数组优化,因为求dp[i]只需dp[i-1],不需要之前其他数据。
时间复杂度是O(nk),暴搜时间复杂度是O(n^2),因为暴搜时,水深不满足便停止,绝大部分情况下长度<k,结果暴搜反而比动态规划速度要快。
囧 (‖▔ ω▔)我花了好多时间才想出怎么dp的。。。
0.08s 12212KB //dp
0.04s 376KB //暴搜
dp的代码:
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