LeetCode双周赛139
双周赛139
3287. 求出数组中最大序列值
Tags:DP
题目描述:
定义长度为 2 * x
的序列 seq
的值为:
- (seq[0] OR seq[1] OR … OR seq[x - 1]) XOR (seq[x] OR seq[x + 1] OR … OR seq[2 * x - 1]).
给定一个整数数组nums
和一个 正整数k
。求出 nums
中所有长度为 2 * k
的子序列的最大值。
数据范围:
- 2 <= nums.length <= 400
- 1 <= nums[i] < 2 7 2^7 27
- 1 <= k <= nums.length / 2
思路:
要从nums
中找出2*k
个元素,使得前k
个OR
的值XOR
后k
个OR
的值最大。这种前后分界各找满足条件的k
个元素,可以考虑一手DP。
f[i][j][x]
:前i
个元素中取j
个能否凑出x
.g[i][j][x]
:从nums[i]
起后面的元素中选取j
个能否凑出x
.
转移方程:
不选nums[i+1]
:f[i+1][j][x] = f[i+1][j][x] || f[i][j][x]
选nums[i+1]
:f[i+1][j+1][x | num[i+1]] = f[i+1][j+1][x | num[i+1]] || f[i][j][x]
处理出f[n][k][1<<7]
和g[n][k][1<<7]
,之后枚举f[i][k][x]
和g[i+1][k][y]
.
复杂度:
O(2*n*k*2^7 + n*2^7) = O(n*k*2^8)
Code:
/*
1.
f[i][j][x]:前i个元素中取j个元素能否通过or运算凑出x
g[i][j][x]:从第i个元素其取j个元素能否通过or运算凑出x
f[i+1][j][x] = (f[i+1][j][x] || f[i][j][x]) // 不选nums[i + 1]
f[i+1][j+1][x|nums[i+1]] = (f[i+1][j+1][x|nums[i+1]] || f[i][j][x]) // 选nums[i + 1]
2. 枚举f[i][k][x] 和g[i+1][k][y] 找到最大的 x ^ y
*/
bool f[410][210][1<<7], g[410][210][1<<7];
class Solution {
public:
int maxValue(vector<int>& nums, int k) {
int n = nums.size();
int m = 1 << 7;
for (int i = 0; i <= n + 1; i++)
for (int j = 0; j <= k; j++)
for (int x = 0; x < m; x++)
f[i][j][x] = g[i][j][x] = false;
f[0][0][0] = true; // 前0个元素选0个元素能or凑出0
g[n+1][0][0] = true; // 从第n+1个元素起取0个元素or能凑出0
for(int i = 0; i < n; i ++)
for(int j = 0; j <= k; j ++)
for(int x = 0; x < m; x ++)
{
f[i+1][j][x] = (f[i+1][j][x] || f[i][j][x]); // 不选第i+1个元素
f[i+1][j+1][x|nums[i]] = (f[i+1][j+1][x|nums[i]] || f[i][j][x]); // 选第i+1个元素
}
for(int i = n + 1; i > 1; i --)
for(int j = 0; j <= k; j ++)
for(int x = 0; x <m; x ++)
{
g[i-1][j][x] = (g[i-1][j][x] || g[i][j][x]); // 不选第i-1个元素
g[i - 1][j + 1][x | nums[i - 2]] = (g[i-1][j+1][x|nums[i-2]] || g[i][j][x]); // 选第i-1个元素
}
int ans = 0;
for(int i = k; i <= n - k; i ++)
for(int x = 0; x < m; x ++)
for(int y = 0; y < m; y ++)
if(f[i][k][x] && g[i+1][k][y])
ans = max(ans, x ^ y);
return ans;
}
};
3288.最长上升路径的长度
Tags:LIS、二分、DP
题目描述:
给你一个长度为 n
的二维整数数组 coordinates
和一个整数 k
,其中 0 <= k < n
。
coordinates[i] = [x_i, y_i]
表示二维平面里一个点 (x_i, y_i)
。
如果一个点序列 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ..., (xm, ym)
满足以下条件,那么我们称它是一个长度为 m
的 上升序列 :
- 对于所有满足
1 <= i < m
的i
都有xi < xi + 1
且yi < yi + 1
。 - 对于所有
1 <= i <= m
的i
对应的点(xi, yi)
都在给定的坐标数组里。
请你返回包含坐标 coordinates[k]
的最长上升路径的长度。
数据范围:
1 <= n == coordinates.length <= 105
coordinates[i].length == 2
0 <= coordinates[i][0], coordinates[i][1] <= 109
coordinates
中的元素 互不相同 。0 <= k <= n - 1
思路:
要从coordinates
中尽可能多挑出若干个点其横纵坐标严格递增(点的顺序可打乱)要包含coordinates[k]
,即转化为找包含coordinates[k]
的二维LIS
。
思路1:排序后按照coordinates[k]
为分界,用线性DP找出比coordinates[k]
严格小的LIS
,然后逆序找出以coordinates[k]
结尾的递减LIS
,前后个数相加即可。O(n^2)会超时。
思路2:直接在严格小于coordinates[k]
的点和严格大于coordinates[k]
的点中找LIS
,coordinates[k]
一定可以插入找出LIS
,结果为LIS+1
。采用线性DP仍会超时,此时采用O(nlogn)找LIS
.
O(nlogn)找LIS:
维护一个严格递增的tail
数组。遍历数组nums
,二分查找tail
中第一个tail[k] >= nums[i]
,则tail[k] = nums[i]
。
- 若
tail
均小于nums[i]
,则tail.push_back(nums[i])
。遍历完
nums
的tail
即为最长上升子序列。
复杂度:
O(nlogn)
Code:
int f[100010];
class Solution {
public:
int maxPathLength(vector<vector<int>>& coordinates, int k) {
vector<int> point = coordinates[k];
sort(coordinates.begin(), coordinates.end(), [&](const auto &p1, const auto &p2)->bool
{
if(p1[0] != p2[0]) return p1[0] < p2[0];
else return p1[1] > p2[1]; // 如果x一样则按y从大到小排序,这样在维护tail数组的时候相同x的只会push进一个y最小的点
});
// 只在x > kx && y > ky 和 x < kx && y < ky的点中找LIS
vector<int> tail;
for(int i = 0; i < coordinates.size(); i ++)
{
int x = coordinates[i][0], y = coordinates[i][1];
if(x < point[0] && y < point[1] || x > point[0] && y > point[1])
{
auto it = lower_bound(tail.begin(), tail.end(), y);
if(it == tail.end()) tail.push_back(y);
else
{
if(*it > y) *it = y;
}
}
}
return tail.size() + 1;
}
};
Notice:
vector.end()
:指向最后一个元素的下一个位置。lower_bound(*st, *ed, A,cmp)
:在容器中找到第一个大于等于A的位置。upper_bound(*st, *ed, A,cmp)
:在容器中找到第一个大于A的位置。