线段树优化dp

abc339 E - Smooth Subsequence

在这里插入图片描述
思路:我们很容想到一个 n n n方的的状态转移方程,即对于每个i,我们去枚举 1 1 1 i − 1 i-1 i1的状态,即
d p [ i ] = m a x ( d p [ i ] , d p [ j ] + 1 ) ; dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1); dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);
但是由于时间的限制,我们无法使用n方的dp去完成这道题目,考虑进行优化,因为对于状态 i i i,其状态只能由前面点的状态转移过来,我们同样可以换一种说法,对于值 a [ i ] a[i] a[i],其状态只能由 ( a [ i ] − d , a [ i ] + d ) (a[i]-d,a[i]+d) (a[i]d,a[i]+d)这个范围内的数转移过来,我们想要长度最大,那么我们把值域当作下标进行维护,答案即为范围内的最大值,计算完当前状态后,我们再把当前的状态放入所谓的值域中。
对于上述操作,将值域看作下标后,其本质就是区间查询最大值,然后单点进行修改,因此线段树完全可以代替第二层循环,将时间复杂度降低到log级别。

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int N = 5e5 + 5;
typedef long long ll;
typedef pair<ll, ll> pll;
typedef array<int, 5> ar;
int mod = 1e9+7;
// const int maxv = 4e6 + 5;
// #define endl "\n"

int dp[N];
int a[N];

struct node
{
    int l,r,val;
    #define l(x) tr[x].l
    #define r(x) tr[x].r
    #define val(x) tr[x].val
}tr[N*4];

void update(int p)
{
    val(p)=max(val(p*2),val(p*2+1));
}

void build(int p,int l,int r)
{
    if(l==r){
        tr[p]={l,r,0};
        return ;
    }
    l(p)=l,r(p)=r;
    int mid=(l+r)/2;
    build(p*2,l,mid),build(p*2+1,mid+1,r);
}

void change(int p,int pos,int x)
{
    if(l(p)==r(p)){
        val(p)=x;
        return ;
    }
    int mid=(l(p)+r(p))/2;
    if(pos<=mid) change(p*2,pos,x);
    else change(p*2+1,pos,x);
    update(p);
}

int query(int p,int l,int r)
{
    if(l<=l(p)&&r(p)<=r) return val(p);
    int mid=(l(p)+r(p))/2;
    int res=0;
    if(l<=mid) res=max(res,query(p*2,l,r));
    if(r>mid) res=max(res,query(p*2+1,l,r)); 
    return res;
}


void solve()
{
    int n,d;
    cin>>n>>d;
    for(int i=1;i<=n;i++){
        cin>>a[i];
        // dp[i]=1;
    }
    build(1,1,N);
    for(int i=1;i<=n;i++){
        int cur=query(1,max(0,a[i]-d),min(N,a[i]+d));
        dp[i]=cur+1;
        change(1,a[i],dp[i]);
    }
    cout<<query(1,1,N)<<endl;
} 

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(0);
    cin.tie(0);
    cout.tie(0);
    int t;
    t=1;
    // cin>>t;
    while(t--){
        solve();
    }
    system("pause");
    return 0;
}

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