博客
关于我
程序设计基础53 two_pointers如何不超时
阅读量:395 次
发布时间:2019-03-05

本文共 978 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到一个最长的子序列,使得子序列的最大值不超过最小值乘以给定的参数 ( p )。这个问题可以通过对数组进行排序并使用双指针方法来高效解决。

方法思路

  • 排序数组:首先对数组进行排序,这样可以方便地找到子序列的最小值和最大值。
  • 双指针遍历:使用两个指针,左指针 ( i ) 从数组开始,右指针 ( j ) 从左指针的下一个位置开始。右指针 ( j ) 移动到满足条件的最大位置时,记录当前子序列的长度。
  • 更新最长子序列长度:每次右指针 ( j ) 移动到满足条件的最大位置时,更新最长子序列的长度。然后左指针 ( i ) 移动到下一个位置,重复上述过程。
  • 这种方法的时间复杂度是 ( O(N) ),因为每个元素最多被处理两次,适合处理大数组。

    解决代码

    def main():    import sys    input = sys.stdin.read().split()    N = int(input[0])    p = int(input[1])    arr = list(map(int, input[2:2+N]))        arr.sort()        max_count = 1    i = j = 0    while i < N:        while j < N and arr[j] <= arr[i] * p:            max_count = max(max_count, j - i + 1)            j += 1        i += 1    print(max_count)if __name__ == "__main__":    main()

    代码解释

  • 读取输入:读取输入数据,解析出数组长度 ( N ) 和参数 ( p ) 以及数组元素。
  • 排序数组:对数组进行排序,使元素递增,便于后续处理。
  • 双指针遍历:左指针 ( i ) 从数组开始,右指针 ( j ) 从左指针的下一个位置开始。右指针 ( j ) 移动到满足条件的最大位置时,记录当前子序列的长度。然后左指针 ( i ) 移动到下一个位置,重复上述过程。
  • 输出结果:打印最长子序列的长度。
  • 这种方法确保了我们能够在 ( O(N) ) 时间复杂度内找到最长的完美子序列,适用于大数组。

    转载地址:http://nllwz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    python 微信扫码登录_python实现微信第三方网站扫码登录(Django)
    查看>>
    Python 快速下载依赖
    查看>>
    Python 接口并发测试详解
    查看>>
    Python 接口自动化 —— requests框架
    查看>>
    Python 无法安装包
    查看>>
    python 日历小部件 - 返回用户选择的日期
    查看>>
    Python 日志管理封装
    查看>>
    Python 是否优化尾递归?
    查看>>
    Python 更新set
    查看>>
    Python 最强 IDE 详细使用指南!
    查看>>
    Python 机器学习入门之 pandas 的使用
    查看>>
    Python处理Excel数据
    查看>>
    Python基础:集合与文件操作
    查看>>
    Python基础:搭建开发环境(1)
    查看>>
    PYTHON基础:如何阅读N个整数,直到#39;
    查看>>
    Python基础:11变量作用域和闭包
    查看>>
    Python基础: with模式和__enter__ 和 __exit__
    查看>>
    Python基础(7)--函数
    查看>>
    Python基础部分-while循环,格式化输出
    查看>>
    Python基础语法:顺序语句结构
    查看>>