maximizer是一个排序的软件,可以输出 n 个数字中最大的那个。
它实现的思路是基于多个排序器形成的管道,第一个排序器排序的输出交给第二个排序器,第二个排序器进行排序的输出交给第三个排序器,最终第n个排序器排好后的最后一个元素就是源输入中最大的那个。
每个排序器的可以对输入的数列的一部分区间进行排序,其余部分不做处理。
观察得知,maximizer去掉部分的排序器仍然可以正确输出最大的数字,题目要求得出需要的最小的排序器的数量。
我们不难看出,进行多次区间排序,最终要让最大的元素排在最后,那么这次些区间一定可以覆盖?1 到 n 的全部范围,且这些区间必须按序。
例如对40个数字进行处理,则区间排序顺序可以为[1,10],[10,20],[20,30],[30,40],四次排序过后,最大的元素会被排在最后。
那么本题目类似于找到一个最短的,能够覆盖1 到 n 的上升子序列。
求上升子序列不难想到用动态规划,可以定义一个 n? 大小的数组,dp[N]。
dp[i]代表将 [1,i] 的区间全部排序所需的最小的排序器数量。
程序开始时,将dp[1]设置为0,循环读入每个区间 L,R,循环内执行操作
1、找出 dp[L]到dp[R]的最小值 pre(将[1,L]的位置排好序的最小消耗)
2、找出 dp[R]当前的值 crt
如果 pre + 1 < crt,则 更新 dp[R]位置为 pre + 1(将[1,R]的位置排好序的最小消耗)
最终输出 dp[N]位置的值即可
因为需要找出 dp[L]到dp[N]的最小值,所以dp数组可以用线段树实现,更新值的时候同步更新父节点,便于区间内快速找最值。
(我为了方便,代码让有效数组都从0开始,且区间都为左闭右开)
#include <iostream>
using namespace std;
const int INF = 0x3f3f3f3f;
int dat[131072];
int n, m;
void init()
{
for (int i = 0; i < 131072; i++)
{
dat[i] = m;
}
}
int query(int _l, int _r, int i, int l, int r)
{
if (_l >= r || _r <= l)
{
return INF;
}
else if (l >= _l && r <= _r)
{
return dat[i];
}
else
{
int lch = query(_l, _r, i * 2 + 1, l, (l + r) / 2);
int rch = query(_l, _r, i * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
return min(lch, rch);
}
}
void update(int x, int v, int i, int l, int r)
{
if (x >= r || x < l)
{
}
else if (l == x && r == x + 1)
{
dat[i] = v;
int p = i;
while (p > 0)
{
p = (p - 1) / 2;
dat[p] = min(dat[p * 2 + 1], dat[p * 2 + 2]);
}
}
else
{
update(x, v, i * 2 + 1, l, (l + r) / 2);
update(x, v, i * 2 + 2, (l + r) / 2, r);
}
}
void solve()
{
int i, j;
scanf("%d%d", &n, &m);
init();
update(0, 0, 0, 0, n);
for (int k = 0; k < m; k++)
{
scanf("%d%d", &i, &j);
int v = query(i - 1, j, 0, 0, n);
int crt = query(j - 1, j, 0, 0, n);
if (v + 1 < crt)
{
update(j - 1, v + 1, 0, 0, n);
}
}
printf("%d\n", query(n - 1, n, 0, 0, n));
}
int main()
{
solve();
return 0;
}