1.问题描述
现有一个 n 位数,你需要删除其中的 k 位,请问如何删除才能使得剩下的数最大?
比如当数为 2319274, k=1 时,删去 2 变成 319274 后是可能的最大值。
2.问题分析
[1]贪心解法
这题可以使用贪心策略,每次从高位向低位数,删除高位比低位数字小的那位上的数字,直到删除了k位之后,得到的数字肯定是最大值。
(1)删数问题具有最优子结构:
(2)删数问题具有贪心选择性质:
设问题T已按照上面的方法删除,假设 A=(y1,y2,···,yk) 是删数问题的一个最优解。易知,若问题有解,则1≤k≤n。 (1)当k=1时,由前得证,A=(y1,A′)是问题的最优解,其中A′是A中不删除了y1而删除其他位的最优解; (2)当k=q时,由反证法,可得A=(y1,y2···,yq)是最优解; 当k=q+1时,由前得证,A=(y1,y2···,yq+yq+1)是最优解。 所以,删数问题具有贪心选择性质。
代码很容易实现,AC,1.484s,1.089MB
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#include <string> #include <iostream> using namespace std; int t,k,len; string name; void deletek(){ int tlen=name.length(); int tk=k; bool flag=true; while (k--> 0 && flag) { flag=false; len = name.length(); for (int i=0; i<len; i++) { if (i+1<len && name[i]<name[i+1]) { name.erase(i,1); len--; flag=true; break; } } } cout << name.substr(0,tlen-tk) << endl; } int main(int argc, const char * argv[]) { cin >> t; while (t-->0) { cin >> name; cin >> k; deletek(); } return 0; } |
[2]动态规划解法
根据上面的分析可以看出此题还可用动态规划来解决,思路如下:
假设A(i,j)表示输入数字(字符串)的从第i位到第j位数字组成的字符串,S(i,j)表示前i位中删除j位得到的最优解,它实际上可以看做两个子问题:如果删除第j位,那么S(i,j)等于前i-1位删除j-1位的最优解加上第j位数字;如果不删除第j位,那么S(i,j)等于前i-1位删除j位的最优解。于是便有下面的递推式:
这个递推式非常类似最长公共子序列问题的递推式,所以解法也类似,在空间方面可以只使用一个一维数组,加上一个额外的O(1)的空间,计算过程如下面制作的表格所示,除了第一列,其他中间元素都只依赖于上面一行对应位置S(i−1,j)和上面一行左边位置S(i−1,j−1)两个元素的大小,比较的是字符串,使用字典序进行比较,C++内置的字符串比较函数compare即可。
动态规划实现代码 [这份代码没有AC,只能得到60分就超时了,应该还可以改进]。
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#include <string> #include <iostream> using namespace std; #define MAX_K 1001 int t,k; string name;string up;string last;string temp; void deletek(){ int len=name.length(); if(k>=len){ cout << "" << endl; return; } string cur[MAX_K]={""}; for (int i=1; i <= len; i++) { for (int j=0; j < i && j <= k; j++) {// if (j==0) {//sub string last=cur[j]; cur[j]=name.substr(0,i); }else{//0 < j <= i up=cur[j]+name[i-1];// if (up.compare(last)>=0) {//up > left last=cur[j]; cur[j]=up; }else{//up < left temp=cur[j]; cur[j]=last; last=temp; } } } } cout << cur[k] << endl; } int main(int argc, const char * argv[]) { cin >> t; while (t-->0) { cin >> name; cin >> k; deletek(); } return 0; } |
从这道题中可以看出,虽然动态规划每次做出当前情况下最好的决策,但是为了做出最好的决策花费了大量的时间和空间,对于删数问题贪心算法应该是较好的解决方案。