博客
关于我
魔法序列-upc
阅读量:282 次
发布时间:2019-03-01

本文共 3052 字,大约阅读时间需要 10 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到一个连续区间,使得这个区间内所有符卡的最大公约数乘以区间的长度最大的那个值。这个问题可以通过分治法来高效解决。

方法思路

  • 分治法分割问题:将数组分成左右两部分,分别计算左右子区间的最大贡献值。
  • 预处理前缀和后缀GCD数组:前缀GCD数组记录从数组起点到当前位置的所有数的最大公约数,后缀GCD数组记录从当前位置到数组终点的最大公约数。
  • 合并左右子区间:在合并左右子区间时,需要考虑中间区间的GCD是否可以与左边或右边的某些数结合,形成更大的贡献值。
  • 解决代码

    #include 
    #include
    #include
    using namespace std;struct Result { int max_power; int current_gcd; int start_pos;};int gcd(int a, int b) { while (b != 0) { int temp = a % b; a = b; b = temp; } return a;}vector
    compute_prefix_gcd(const vector
    & a) { vector
    prefix(a.size(), 0); prefix[0] = a[0]; for (int i = 1; i < a.size(); ++i) { prefix[i] = gcd(prefix[i-1], a[i]); } return prefix;}vector
    compute_suffix_gcd(const vector
    & a) { vector
    suffix(a.size(), 0); suffix[a.size()-1] = a[a.size()-1]; for (int i = a.size()-2; i >= 0; --i) { suffix[i] = gcd(suffix[i+1], a[i]); } return suffix;}Result max_power(int left, int right, const vector
    & a, const vector
    & prefix, const vector
    & suffix) { if (left > right) return {0, 0, left}; if (left == right) return {a[left], a[left], left}; int mid = (left + right) / 2; Result left_res = max_power(left, mid, a, prefix, suffix); Result right_res = max_power(mid+1, right, a, prefix, suffix); int combined_gcd = gcd(left_res.current_gcd, right_res.current_gcd); int combined_length = right - left + 1; int combined_power = combined_gcd * combined_length; if (combined_power > left_res.max_power && combined_power > right_res.max_power) { return {combined_power, combined_gcd, left}; } int mid_gcd = gcd(a[mid], a[mid+1]); if (mid_gcd != left_res.current_gcd && mid_gcd != right_res.current_gcd) { mid_gcd = gcd(mid_gcd, a[mid]); mid_gcd = gcd(mid_gcd, a[mid+1]); } int mid_length = mid - left + 1; int mid_power = mid_gcd * mid_length; if (mid_power > left_res.max_power) { left_res.max_power = mid_power; } mid_length = right - mid; mid_gcd = gcd(a[mid+1], a[mid]); mid_power = mid_gcd * mid_length; if (mid_power > right_res.max_power) { right_res.max_power = mid_power; } if (left_res.max_power > right_res.max_power) { return left_res; } else { return right_res; }}int main() { int n; read(n); vector
    a(n); for (int i = 0; i < n; ++i) { a[i] = read(); } vector
    prefix = compute_prefix_gcd(a); vector
    suffix = compute_suffix_gcd(a); Result res = max_power(0, n-1, a, prefix, suffix); cout << res.max_power << endl; return 0;}

    代码解释

  • 结构体Result:用于存储当前区间的最大贡献值、当前GCD以及区间起始位置。
  • GCD函数:计算两个数的最大公约数。
  • 前缀和后缀GCD数组:预处理数组的前缀和后缀GCD数组,用于快速查询区间内的GCD。
  • 分治函数max_power:递归地计算当前区间的最大贡献值,处理左右子区间并合并结果。
  • 合并处理:在合并左右子区间时,考虑中间区间的GCD是否可以与左边或右边的某些数结合,形成更大的贡献值。
  • 通过这种方法,我们可以高效地找到最大的魔力值。

    转载地址:http://kloo.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习|16个含源码和数据集的计算机视觉实战项目(建议收藏!)
    查看>>
    Opencv中KNN背景分割器
    查看>>
    OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
    查看>>
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
    查看>>
    OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    OpenCV保证输入图像为三通道
    查看>>
    OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
    查看>>
    opencv图像分割2-GMM
    查看>>