建议先做这道题,有一些套路是一模一样的。
考虑如何,表示现在扫到第个数,用了段区间,最大的总价值,表示在区间中不同的数的个数。
考虑在区间分段,很容易列出方程:
其中$$1 \le p \le i-1$$
容易算出,枚举复杂度为,枚举复杂度为,计算复杂度为
总复杂度为,会
考虑如何优化,发现复杂度瓶颈在寻找最大值和计算,考虑线段树优化。
考虑计算数组,表示颜色上一次出现的地方,这个 在输入时预处理即可。
对于数组每一层,每次跑都重建一个线段树。
发现枚举到,都要,因为只有对于区间,才算新出现的元素。
查询时,查询数组最大值即可。
时间复杂度
代码里面数组下标从开始是为了更方便地计算数组最大值
#include <bits/stdc++.h>
#define MAXN 35005
#define MAXM 51
using namespace std;
int dp[MAXM][MAXN];
inline int read(){
int x=0,f=1;
char ch=getchar();
while (ch<'0'||ch>'9'){
if (ch=='-') f=-1;
ch=getchar();
}
while (ch>='0'&&ch<='9'){
x=(x<<3)+(x<<1)+(ch^'0');
ch=getchar();
}
return x*f;
}
namespace SegmentTree{
struct node{
int l,r;
int maxn,tag;
}tree[MAXN<<2];
#define lc i<<1
#define rc i<<1|1
inline void pushup(int i){
tree[i].maxn=max(tree[lc].maxn,tree[rc].maxn);
}
inline void pushdown(int i){
if (tree[i].tag){
tree[lc].tag+=tree[i].tag;
tree[lc].maxn+=tree[i].tag;
tree[rc].tag+=tree[i].tag;
tree[rc].maxn+=tree[i].tag;
tree[i].tag=0;
}
}
void Build(int i,int lev,int l,int r){
tree[i].l=l,tree[i].r=r;
tree[i].tag=0;
if (l==r){
tree[i].maxn=dp[lev][l];
return ;
}
int mid=(l+r)>>1;
Build(lc,lev,l,mid);
Build(rc,lev,mid+1,r);
pushup(i);
}
void Update(int i,int L,int R,int val){
if (L<=tree[i].l&&tree[i].r<=R){
tree[i].maxn+=val;
tree[i].tag+=val;
return ;
}
int mid=(tree[i].l+tree[i].r)>>1;
pushdown(i);
if (L<=mid) Update(lc,L,R,val);
if (mid<R) Update(rc,L,R,val);
pushup(i);
}
int Query(int i,int L,int R){
if (L<=tree[i].l&&tree[i].r<=R){
return tree[i].maxn;
}
int mid=(tree[i].l+tree[i].r)>>1,ans=0;
pushdown(i);
if (L<=mid) ans=max(ans,Query(lc,L,R));
if (mid<R) ans=max(ans,Query(rc,L,R));
return ans;
}
}
using namespace SegmentTree;
int lst[MAXN],lstcolor[MAXN];
int a[MAXN];
//lst[i]表示a[i]这种颜色最后出现的位置
//lstcolor[i]表示颜色i最后出现的位置
//类似于一个链表吧。。。
int main(){
int n=read(),k=read();
for (register int i=1;i<=n;++i){
a[i]=read();
lst[i]=lstcolor[a[i]];
lstcolor[a[i]]=i;
}
for (register int i=1;i<=k;++i){
Build(1,i-1,0,n);
for (register int j=1;j<=n;++j){
Update(1,lst[j],j-1,1);
dp[i][j]=Query(1,0,j-1);
}
}
printf("%d\n",dp[k][n]);
}