Description 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序列.但是不希望改变过多的数,也不希望改变的幅度太大. Input 第一行包含一个数n,接下来n个整数按顺序描述每一项的键值. Output 第一行一个整数表示最少需要改变多少个数. 第二行一个整数,表示在改变的数最少的情况下,每个数改变的绝对值之和的最小值. Sample Input 4 5 2 3 5 Sample Output 1 4 HINT [数据范围] 90%的数据n<…

题目链接:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=1049 题意:给出一个数列A,要求:(1)修改最少的数字使得数列严格递增:(2)在(1)的基础上使得修改的绝对值之和最小. 思路:对于第一问看起来像是求最长上升子 列,其实不是.我们想,若对于i<j,j能由i转移过来,那么需满足A[j]-A[i]>=j-i才行,这样我们发现只要A[j]-j>=A[i]-i即可.因此令A[i]=A[i]-i,这样求LIS即可.对于第二问,若i…

题目大意: 给定一个长度为n的整数序列.在改变的数最小的和改变的幅度最小的前提下把它变成一个单调严格上升的序列.求改变的最小的数和这个幅度. 题解: (貌似以前考试考过这道题) 其实这道题就是两道题拼一块的 我们首先考虑第一问 这是一个经典模型,我们有 当有\(i - j \leq a_i - a_j\)\(a_i\)和\(a_j\)不用更改\((i > j)\) 所以我们变号得到\(a_j - j \leq a_i - i\) 所以我们将所有序列中的值减去下标再做一遍最长不下降子序列即可 然后…

DP 第一问比较水……a[i]-=i 以后就变成最长不下降子序列问题了,第二问这个结论好神奇,考试的时候怎么破?大胆猜想,不用证明?TAT 题解:http://pan.baidu.com/share/link?uk=2651016602&shareid=1490516411 没有将a[0]置为-INF在BZOJ上WA了……so sad…… /************************************************************** Problem: 1049 U…

1049: [HAOI2006]数字序列 Description 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序列.但是不希望改变过多的数,也不希望改变的幅度太大. Input 第一行包含一个数n,接下来n个整数按顺序描述每一项的键值.n<=35000,保证所有数列是随机的 Output 第一行一个整数表示最少需要改变多少个数. 第二行一个整数,表示在改变的数最少的情况下,每个数改变的绝对值之和的最小值. Sample Input 4 5 2 3…

[bzoj1049][HAOI2006]数字序列 Description 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序列.但是不希望改变过多的数,也不希望改变的幅度太大. Input 第一行包含一个数n,接下来n个整数按顺序描述每一项的键值. Output 第一行一个整数表示最少需要改变多少个数. 第二行一个整数,表示在改变的数最少的情况下,每个数改变的绝对值之和的最小值. Sample Input 4 5 2 3 5 Sample Output…

原始题目: 给定一个无序的整数序列, 找最长的连续数字序列. 例如: 给定[100, 4, 200, 1, 3, 2], 最长的连续数字序列是[1, 2, 3, 4]. 小菜给出的解法: function maxSequence(array,step){ var _array = array.slice(), //clone array _step = 1, _arrayTemp = [], i = 0; var parseLogic = { //result container parseRe…

题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1544 题目描述: 给定一个数字序列,查询任意给定区间内数字的最小值. 输入: 输入包含多组测试用例,每组测试用例的开头为一个整数n(1<=n<=100000),代表数字序列的长度. 接下去一行给出n个数字,代表数字序列.数字在int范围内. 下一行为一个整数t(1<=t<=10000),代表查询的次数. 最后t行,每行给出一个查询,由两个整数表示l.r(1<=l<=r<=n).…

数字序列预测 Github地址 Kaggle地址 # -*- coding: UTF-8 -*- %matplotlib inline import pandas as pd import string import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv')…

string 数字序列大小比较 string.compare string a = "022"; string b="1"; 比较结果 '022' < '1'…