A

对于\(100\%\),直接开个桶统计即可。入门题目。

代码:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/view-submission?submissionId=41153707&scrollToDetail=1

B

对于\(100\%\),直接按题目模拟就好。每次两个指针扫一下就是\(O(n)\)的了。整个加起来是\(O(\max(n,len)\times m)\)的复杂度。可以结合代码理解。

代码:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/view-submission?submissionId=41153710

C

对于\(10\%\)直接copy代码然后完善一下头文件什么的就行了。
考虑这个\(dp\)是在干什么,其实就是求对于每个位置往前的前\(k\)大的数的和。
那么对于\(40\%\),直接删掉第三重循环(考虑如果不选这个数,可以直接直接从\(f[i-1][j]\)转移,所以第三重循环完全多余)
对于\(100\%\),用一个数据结构动态维护前\(k\)大即可。(这里用\(set\)或者小根堆,都行)
复杂度\(O(n\log n)\)

代码:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/view-submission?submissionId=41153712

D

对于\(10\%\),很明显是个\(O(n^6 )\)的算法..那么直接暴力枚举两个端点,然后暴力统计和取\(\max\)即可。
对于\(30\%\),注意到这个矩阵的生成方式有点特别,把它写出来,就会发现一个矩阵的和是一段\(a_i\)乘上一段\(b_j\),那么便可以省去统计两重循环,复杂度\(O(n^4)\)
对于\(50\%\),考虑优化\(30\)分的做法,30分的统计就是一个前缀和相乘的形式,那么要让它最大无非3种情况,正数最大\(\times\)正数最大,负数最小\(\times\)负数最小,正数最小\(\times\)负数最大,第三种又可以分为正数最小在\(A\)中,正数最小在\(B\)中两种情况,于是维护前缀\(\max\)和前缀\(\min\),分类讨论一下,就可以\(O(n^2)\)解决了。
对于\(100\%\),既然是一段\(a_i\)乘上一段\(b_j\),那么分别统计最大子段和和最小子段和即可。
最后根据\(50\%\)的做法分四类情况讨论一下就好。这部分其实就是把\(30\)和\(50\)分做法综合起来而已。
复杂度$O(n) $
至于怎么算最小子段和?全部取反求最大子段和再重新重新乘\(-1\)即可。

代码:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/view-submission?submissionId=41153727

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