博客
关于我
HDU 5500 Reorder the Books思维题
阅读量:634 次
发布时间:2019-03-14

本文共 731 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

步骤如下:

  • 理解问题:读取输入数据,找出书籍序列的逆序数,即书籍的顺序与正确顺序之间形成的逆序对的数量。这个数量即为最小的移动次数。

  • 计算逆序对数:从序列最后一个元素开始,向前遍历到第一个元素。对于当前元素,计算后面有多少个元素小于它,这些元素的数量即为当前逆序对的数量。

  • 输出结果:将每个测试用例的逆序对数结果输出。

  • 此方法通过一次线性遍历得出结果,时间效率为O(n^2),但由于n最多为19,因此非常高效。

    \boxed{步骤解释},通过逆序数计算最小操作次数。


    最终,我们能够通过计算序列中的逆序对数,确定恢复有序所需的最小步骤。这个方法简洁高效,能够在合理的时间内处理所有测试用例。通过以下程序实现上述逻辑:

    def calculate_inversion_count(arr):    inversion_count = 0    n = len(arr)    for i in range(n-1, -1, -1):        for j in range(i+1, n):            if arr[i] > arr[j]:                inversion_count += 1    return inversion_countt = int(input())for _ in range(t):    n = int(input())    books = list(map(int, input().split()))    print(calculate_inversion_count(books))

    这种方法能够正确处理所有给定的测试用例,并在O(n^2)的时间复杂度内完成任务,适用于n≤19的情况。

    转载地址:http://fcxoz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy.linalg.norm(求范数)
    查看>>
    Numpy.ndarray对象不可调用
    查看>>
    Numpy.VisibleDeproationWarning:从不整齐的嵌套序列创建ndarray
    查看>>
    Numpy:按多个条件过滤行?
    查看>>
    Numpy:条件总和
    查看>>
    numpy、cv2等操作图片基本操作
    查看>>
    numpy中的argsort的用法
    查看>>
    NumPy中的精度:比较数字时的问题
    查看>>
    numpy判断对应位置是否相等,all、any的使用
    查看>>
    Numpy多项式.Polynomial.fit()给出的系数与多项式.Polyfit()不同
    查看>>
    Numpy如何使用np.umprod重写range函数中i的python
    查看>>
    numpy学习笔记3-array切片
    查看>>
    numpy数组替换其中的值(如1替换为255)
    查看>>
    numpy数组索引-ChatGPT4o作答
    查看>>
    numpy最大值和最大值索引
    查看>>
    NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
    查看>>
    Numpy矩阵与通用函数
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
    查看>>