当前位置: 首页 > 工具软件 > Code_Aster > 使用案例 >

atcoder LIS=3

关飞翼
2023-12-01

可恶啊,写了一半的题解,因为没保存,直接因为宕机嗝屁了。吐了,不写了。直接把疑惑和解答整理下吧。

题目

F - |LIS| = 3

F

题意:

给出满足以下条件的序列的数量。

1)长度为 N ( N ≤ 103 ) N(N≤103) N(N103),每个数的大小为 [ 1 , M ] ( 3 ≤ M ≤ 10 ) [1,M] (3≤M≤10) [1,M](3M10)

2)最长上升子序列的长度恰好等于3

考虑到最长上升子序列的 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)的做法, a [ i ] a[i] a[i]表示长度为 i i i的最长上升子序列中结尾最小值为 a [ i ] a[i] a[i]

我们定义$ f[i][a][b][c]$ :前i 项的序列中 长度为 1 , 2 , 3 1,2,3 123的最长严格上升子序列中结尾的最小值为$ a,b,c$ 的数量。

比如:

序列为 [ 1 , 3 , 6 , 5 ] [1,3,6,5] [1,3,6,5]最长上升子序列为int a[3]=[1,3,5]

如果来了一个数字0,那么a变成 [ 0 , 3 , 5 ] [0,3,5] [0,3,5],那么原来 [ 1 , 3 , 6 , 5 ] [1,3,6,5] [1,3,6,5]这个数组的可以累加到 [ 1 , 3 , 6 , 5 , 0 ] [1, 3, 6,5,0] [1,3,6,5,0]上,也就是 f [ i − 1 , 1 , 3 , 5 ] f[i - 1, 1,3,5] f[i1,1,3,5]可以累加到 f ( i , 0 , 3 , 5 ) f(i,0,3,5) f(i,0,3,5)

如果来了一个数字2,那么变成了 [ 1 , 2 , 5 ] [1,2,5] [1,2,5],同理可以累加到 [ 1 , 2 , 5 ] [1,2,5] [1,2,5]

如果来了4,变成 [ 1 , 3 , 4 ] [1,3,4] [1,3,4]

如果来了6,那么就变成了 [ 1 , 3 , 5 , 6 ] [1,3, 5, 6] [1,3,5,6]

所以可以根据最后一个数字和(a, b, c)的大小关系来确定转移的结果,当前数字x可以分成3类

KaTeX parse error: Undefined control sequence: \or at position 11: (x \le a) \̲o̲r̲ ̲(a \le x \le b)…

初始化: f ( 0 , m + 1 , m + 1 , m + 1 ) = 1 f(0, m + 1, m + 1, m + 1) = 1 f(0,m+1,m+1,m+1)=1 表示 a = ( i n f , i n f , i n f ) a = (inf, inf, inf) a=(inf,inf,inf)

另外最后求解 f ( i , a , b , c ) f(i, a, b, c) f(i,a,b,c) a ≤ b ≤ c a \le b \le c abc

  • 为什么计算的时候是小于等于,而不是直接小于。

​ 因为最长上升子序列严格上升的时候,找的是小于等于的。比如[1,3,3,3],严格递增的a=[1,3,INF],等于的时候不会增加长度,如果不严格递增的最长上升子序列为[1,3,3,3],会增加长度。而定义的dp是严格递增的最长上升子序列。所以等于的时候不会增加长度,也就可以由等于的转移过来。

  • 为什么需要从x开始不是从x + 1开始。

因为[i,x, m, m]这种是满足定义的,也就是最长长度为i, 最长上升子数组为[x, m, m],只不过最后统计的时候,不统计这种情况而已。

  • 为什么是else if 而不是if: 因为每一个j只能找到一个位置要么是第一个要么是第二或者第三个。

  • 为什么初始化 f [ 0 ] [ m ] [ m ] [ m ] = 1 f[0][m][m][m] = 1 f[0][m][m][m]=1。为什么不初始化其他的,为什么初始为1。

或者初始化:

f [ 1 ] [ i ] [ m ] [ m ] = 1 f[1][i][m][m] = 1 f[1][i][m][m]=1长度为1,个人觉得这个更好理解,长度为1的最小值为i的只有一个。比如 [ 0 ] , [ 1 ] , [ 2 ] [0], [1], [2] [0],[1],[2].对应的a分别为 [ 0 , m , m ] , [ 1 , m , m ] , [ 2 , m , m ] [0, m, m], [1, m, m] ,[2, m, m] [0,m,m],[1,m,m],[2,m,m]

扩展问题:如果不是严格递增的,能否直接把小于等于改成小于,并且统计的时候a <= b <= c?然后外面的状态不用改变,只改变转移就行了。

[m,m,m]

[1,m,m]

[1,2,m]

[1,2,2]

[1,2,2,2]

import java.lang.reflect.Array;
import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

/**
 * @author: Zekun Fu
 * @date: 2022/10/24 10:39
 * @Description: 最长上升子序列长度为3的个数
 *
 * 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3
 * [1, 2, 3, 4]
 * [2,2,2]
 * 给定n和m,求最长上升子序列长度为3的数组个数。
 *
 * f[i][x][y][z]:
 * 长度为i的时候,arr = [x, y, z]的情况下的最长上升子序列长度为3的个数
 * 知道当前的这个数字是j。
 * 1. 为什么计算的时候是小于等于,而不是直接小于
 * 2. 为什么需要从x开始不是从x + 1开始
 * 3. 为什么是else if 而不是if, 因为每一个j只能找到一个位置
 * 要么是第一个要么是第二或者第三个。
 * 4. 为什么初始化f[0][m][m][m] = 1。为什么不初始化其他的,为什么初始为1
 *
 * 最长上升子序列中的Lower_bound找的就是小于等于的第一个。
 * 也就是尽量向后小的那一个进行替换。从本题角度,如果当前
 * 和上一个的数组相同,那么就需要加上上一个的数组的个数。
 *
 *
 */
public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        final int mod = 998244353;
        int n = sc.nextInt(), m = sc.nextInt();
        long[][][][] dp = new long [n + 1][m + 2][m + 2][m + 2];
        for (int i = 0; i <= n; i++) {
            for (int j = 0; j <= m; j++) {
                for (int k = 0; k <= m; k++)
                    Arrays.fill(dp[i][j][k], 0);
            }
        }
        //dp[0][m][m][m] = 1;
        for (int i = 0; i < m; i++) dp[1][m][m][m] = 1;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            for (int x = 0; x <= m; x++) {
                for (int y = x; y <= m; y++) {
                    for (int z = y; z <= m; z++) {
                        long tmp = dp[i - 1][x][y][z];
                        for (int j = 0; j < m; j++) {
                            if (j <= x) {
                                dp[i][j][y][z] = (dp[i][j][y][z] + tmp) % mod;
                            }
                            else if (j <= y) {
                                dp[i][x][j][z] = (dp[i][x][j][z] + tmp) % mod;
                            }
                            else if (j <= z) {
                                dp[i][x][y][j] = (dp[i][x][y][j] + tmp) % mod;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
        long ans = 0;
        for (int i = 0; i < m; i++) {
            for (int j = i + 1; j < m; j++) {
                for (int k = j + 1; k < m; k++) {
                    ans = (ans + dp[n][i][j][k]) % mod;
                }
            }
        }
        System.out.println(ans);
    }
}

 类似资料: